Can older workers be retrained? Canadian evidence from worker-firm linked data
Notice bibliographique
Résumé
Our empirical analysis is based on Statistics Canada’s worker-firm matched data set, the 2003 Workplace and Employee Survey (WES). The sample size is substantial: about 4,000 workers over the age of 50 and 12,000 between the ages of 25 and 49. Training was a focus of the survey, which offers a wealth of worker-related and firm-related training variables. We found that the mean probability of receiving training was 9.3 percentage points higher for younger workers than for older ones. Almost half of the gap is explained by older workers having fewer training-associated characteristics (personal, employment, workplace, human resource practices and occupation/industry/region), and slightly more than half by them having a lower propensity to receive training, this being the gap that remained after we controlled for differences in training-associated characteristics. Their lower propensity to receive training likely reflects the higher opportunity cost of lost wages during the time spent in training, possible higher psychological costs and lower expected benefits due to their shorter remaining work-life and lower productivity gains from training, as discussed in the literature. The lower propensity of older workers to receive training tended to prevail across 54 different training measures, with notable exceptions discussed in detail. We found that older workers can be trained, but their training should be redesigned in several ways: by making instruction slower and self-paced; by assigning hands-on practical exercises; by providing modular training components to be taken in stages; by familiarizing the trainees with new equipment; and by minimizing required reading and amount of material covered. The concept of “one-size-fits- all” does not apply to the design and implementation of training programs for older 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».