REFLECTION OF GLOBAL LEARNING AND DEVELOPMENT TRENDS IN OFFICIAL NARRATIVES OF CANADIAN CORPORATIONS
Notice bibliographique
Résumé
The paper dwells on how current L&D trends are followed by Canadian corporations and what their attitude to continuous learning is, considering that corporate narratives present in official documentation are relevant object for the research. In general, scientific inquiry of Canadian experience in the sphere of corporate education is relevant for comprehensive analysis as Canadian best practices can be applied by organisations of various types in other countries. The paper presents quantitative and qualitative data revealed in the process of content analysis of official narratives, their interpretation and correlations between the results and current L&D trends as outlined in the literature review. Thus, in the centre of the methodological framework of this research is content analysis. 21 general annual and sustainability reports of 13 Fortune 500 Canadian companies were sampled for extracted text narratives to be coded according to the predefined coding scheme and further interpreted. The research has allowed to answer the question whether official documentation issued by Canadian companies is resourceful for the study of corporate education in the country. The light was shed on types of reports which contain the most relevant information on the issue. The investigation revealed that the most frequent coded narratives are related to the continuous development of employees, alignment of L&D and business strategy, compliance training and inclusion & diversity training within organisations. The paper describes and discusses these results in detail as well as traces reflection of global L&D trends in corporate documentation.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».