L’adéquation formation-emploi : concepts et pratiques de gestion des ressources humaines
Notice bibliographique
Résumé
L’adéquation formation-emploi a fait couler beaucoup d’encre au cours des dernières années, car elle présente des défis importants auxquels tant les entreprises que les pouvoirs publics cherchent à répondre. Il s’agit d’une notion polysémique que l’on doit s’assurer de bien cerner parce que la littérature regorge d’une multitude de vocables et de mesures utilisés pour décrire les situations d’inadéquation formation-emploi et d’écarts observés dans le marché du travail. Cette recherche vise à contribuer à la littérature et aux débats actuels sur cette importante question de diverses manières. Notre article poursuit trois objectifs. D’abord, nous clarifions le concept d’adéquation formation-emploi et distinguons trois situations : l’adéquation, la surcompétence et la sous-compétence. Deuxièmement, nous identifions les pratiques favorisant l’adéquation entre les compétences des employés et les postes occupés. Pour y parvenir, nous retenons l’approche ‘configurationnelle’ en vertu de laquelle un groupe cohérent de pratiques mises en oeuvre simultanément influence la performance. Dans un troisième temps, nous proposons des éléments de réflexion pour les petites et moyennes entreprises (PME) en matière d’adéquation formation-emploi. Notre article utilise les données d’une recherche subventionnée dans laquelle nous avons mené une enquête téléphonique auprès des responsables de la gestion des ressources humaines de 376 PME québécoises manufacturières. Les résultats obtenus, à l’aide de l’analyse des classes latentes et des régressions logistiques, montrent que sept pratiques forment un regroupement cohérent et que les entreprises ayant constaté des cas d’inadéquation (surcompétence ou sous-compétence) ont davantage tendance à implanter ces sept pratiques afin de corriger la situation. En conclusion, des recommandations sont formulées pour l’ensemble des PME québécoises.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».