Employability Distress: Factors Affecting ICT Graduates’ Employability and Work Integration in the Workspace
Notice bibliographique
Résumé
There has been an ongoing debate on the subject of graduate unemployability in South Africa and the extent to which it has affected academic graduates. The growing consensus regarding intensifying levels of graduate employability distress today is explicitly supported theoretically in a number of research studies. This is despite the considerable efforts that have historically been made concerning the graduate labour force and their probable ramifications in the context of South Africa’s far-reaching labour market issues. A number of scholars both in the past and the present have identified several issues emerging from the heterogeneity of the quality of education, graduates’ capabilities and skills competencies, higher education institutions’ involvement in the industries and employers’ requirements for employment. This study aimed to explore the views that graduates conceive about employability and stress, reason for their unemployment and identify the factor that causes them to be unemployed and decisively suggest way to address these challenges. A quantitative approach and a questionnaire were used. A total of 195 questionnaires from graduates/students in the College of Business and Economics were recovered and usable. The findings reveal a paradox in the increased level of ICT graduate unemployment and skills mismatch and shortages. This has been attributed mostly to organisational changes which may have given rise to misalignment between the skills that graduates currently have and those that employers seek from graduates. Findings suggest that the kind of education obtained, graduates’ incapability to apply the skills received and work experience are factors hindering employability.
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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».