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Enregistrement W3133803651

Skills gaps, underemployment, and equity of labour-market opportunities for persons with disabilities in Canada

2020· article· en· W3133803651 sur OpenAlexaboutno aff
Emile Tompa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderemploymentEquity (law)Leverage (statistics)Work (physics)BusinessStigma (botany)Labour economicsPublic relationsEconomic growthPsychologyUnemploymentEconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report is one of a series that explore a number of the most important issues currently impacting the skills ecosystem in Canada. While people with disabilities can achieve socially integrated, financially independent lives through secure, well-paid employment, they are often trapped in low-skill jobs at high risk of automation. In Canada, persons with disabilities typically earn lower wages and are more precariously employed than the average worker. Examining the reasons that people with disabilities are underemployed reveals difficulties finding work and, once employed, difficulties requesting and getting the support they need to advance to their careers. Social stigma, a lack of understanding, and a lack of supports at many life stages further compounds the challenges that persons with disabilities face. In this report, the authors underscore the importance of training opportunities that are well aligned with the skills likely to be in high demand in the future. In particular, research suggests that the transition between school and work appears to be a major challenge for persons with disabilities. Educational institutions and employers could leverage this transition into an opportunity, providing persons with disabilities skills, competencies, and credentials (persons with mild disabilities are already well-educated) to connect into jobs in high growth industries experiencing a need for workers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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