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Enregistrement W3022815554 · doi:10.82396/cjcd.v14i2.3091

Job Developers' Training and Employer Education for Integration of Internationally Educated Professionals in the Canadian Labour Market

2021· article· en· W3022815554 sur OpenAlexaboutno aff
Habib Ullah

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeekersJob analysisOrder (exchange)Public relationsGovernment (linguistics)BusinessJob designTacit knowledgeProfessional developmentKnowledge managementTraining (meteorology)MarketingJob performanceManagementPolitical sciencePedagogyPsychologyJob satisfactionEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Job developers promote job seekers including internationally educated professionals to local employers. In order to excel in doing this; they need to be appropriately trained so that they can educate employers about the benefits of hiring internationally educated professionals. In absence of adequate professional training for job developers, government-funded employment agencies need to provide structured on-the-job-training so that job developers become skilled in promoting their clients to employers. This article explores different organizational development ideas, attempts to relate them to a job development framework and suggests that these trainings need to address how to use a sector specific approach. Referring to organizational learning and organizational development concepts, this article establishes that job developers’ trainings also need to apply a data driven, empowering and systems thinking approach as training tools. Denoting the theory of knowledge creation, this article also posits the application of converting tacit knowledge to explicit knowledge and use of research-challenge resistance, resources-rewards approach for educating employers about the benefits of hiring internationally educated professionals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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