Les déterminants organisationnels des pratiques d’adéquation formation-emploi : une étude exploratoire auprès de PME manufacturières
Notice bibliographique
Résumé
La prise de décision des employeurs pour corriger en leur sein l’inadéquation formation-emploi, dont les écarts de compétences, repose sur l’obtention d’une information complète et précise. Cependant, nous savons peu de choses sur les facteurs qui influencent l’implantation d’un ensemble de pratiques favorisant l’adéquation formation-emploi. Les objectifs initiaux de cet article sont d’étudier l’effet des déterminants sur les situations d’inadéquation formation-emploi et sur les pratiques mises en oeuvre pour y faire face. La réalisation de tests statistiques a permis également d’étudier les relations complexes entre les déterminants, l’adéquation formation-emploi et les pratiques de gestion des ressources humaines (GRH) dans la prolongation des travaux sur l’approche des constituantes multiples. À l’aide des données recueillies auprès de 376 responsables de la GRH dans des petites et moyennes entreprises manufacturières québécoises, nous avons d’abord exploré les déterminants de l’adéquation formation-emploi, puis l’existence de relations significatives entre les déterminants et un bouquet de pratiques favorisant l’adéquation formation-emploi. Nos résultats montrent que la présence d’une stratégie de formation, celle d’un budget de formation et celle d’un plan d’attraction et de rétention sont des facteurs importants facilitant l’implantation de pratiques d’adéquation. L’analyse confirme aussi un effet de modération de la situation d’adéquation dans la relation entre les déterminants et l’adoption d’un ensemble de pratiques selon deux types de mécanismes, à savoir un mécanisme de régulation en cas de sous-compétence et un mécanisme de complémentarité en situation de surcompétence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».