Apprenticeship Program Requirements and Apprenticeship Completion Rates in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades there has been considerable growth in the number of new apprenticeship registrations in Canada. However, this has not been matched by a corresponding increase in the number of apprenticeship completions. As a result Canadian apprenticeship programs have seen declining completion rates over this period. Across provinces, trades and time there is considerable variation in apprenticeship completion rates. In Canada apprenticeship programs are provincially regulated and there are differences in requirements across trades and provinces and, to a lesser extent, over time. Therefore, this paper asks to what extent the diff erences in completion rates are related to diff erences in the structure of apprenticeship programs, as well as di fferences in demographic variables and unemployment rates. Results suggest that apprenticeship programs for which certi cation is mandatory have completion rates that are about ten percentage points higher than those without mandatory certifi cation. There is little evidence to support the view that either the length of the work experience term or the technical training requirement act as a barrier to completion. However, there is some evidence to suggest that the format in which technical training is delivered is related to completion rates. While the decline in completion rates during the 1990s coincided with the raising of education requirements, accounting for the trend in completion rates implies a positive relationship between these two variables across trades and provinces. On average, trades with a higher fraction of female apprentices and apprentices with a younger average age tend to have higher completion rates. Finally, in general the results are consistent with high unemployment rates acting as a barrier to completion.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».