Is it ‘you’ or ‘your workplace’? Predictors of job‐related training in the Anglo‐American world
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the determinants of job‐related training and workplace voice. Using data from a unique 2016 cross‐national survey of Australian, British, Canadian and American employees, the paper contrasts two classic formulations in the literature; (1) the neoclassical/human capital approach which predicts that individual characteristics (such as age and education) which increase the efficiency of learning, will have the largest impact on the allocation of training (i.e. younger and more educated employees will be afforded training) and (2) the traditional institutional approach which favors the structural characteristics present at the industry and firm level, the nature of the job itself and the strategic choices of firms as the major predictors of job‐related training. We find that age – a key factor in the human capital model – plays a significant role in the allocation of training but that education (in keeping with recent evidence) does not. In sum the human capital model provides, at best, only a partial explanation for the differences in training observed across individuals. In contrast, variables invoked by the institutional literature (i.e. occupation level; industry; ownership type; and market structure) are highly significant and account for a much greater proportion of the variance in training observed across workers. Other institutional factors such as the presence of a union and a human resource department were strong positive predictors of job‐related training. But most important were product‐market strategy and employee voice. Respondents working in firms utilizing a ‘high road/high quality’ product/service strategy and with a workplace consultative committee were significantly more likely to receive training than similar workers employed in observably similar firms. This last finding supports the industrial relations view of voice as an important channel by which training is optimally delivered inside the firm.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle