Untapped potential? Attitudes and behaviours of forestry employers toward the Indigenous workforce in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The skilled labour shortage in the natural resource sector is a major issue in North America, particularly in the Canadian forestry sector. In the province of Quebec alone, 15 000 positions will need to be filled by 2022. At the same time, many Indigenous communities are seeking to develop employment opportunities, as they have high unemployment rates and a young and growing population. But are forestry employers creating an environment conducive to the recruitment, integration, and retention of an Indigenous workforce? We interviewed 22 directors and human resource managers from 19 forestry businesses (16 non-Indigenous and 3 Indigenous) in Quebec, with a view to answering this question. Employer narratives suggest that they have only just begun to see the potential of the Indigenous workforce and put in place diversity management practices. Partnerships between Indigenous communities and forestry businesses, development of alternative training and skill development methods, and awareness-raising among employees and employers were found to favour recruitment, integration, and retention of Indigenous workers. Conversely, according to participants, stereotypes, discrimination, lack of inclusion measures, drug and alcohol use, and lack of training reduce the potential for Indigenous people to join the forestry workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».