To what extent is the skills shortage debate instrumentally informing policy makers in the private sector?
Notice bibliographique
Résumé
Using a qualitative approach, the thesis explores comparatively whether the skills shortage debate in Zimbabwe and Canada is influencing private sector recruitment and training policies. Though, numerous scholarly works have explored the skills shortage debate, the extent to which the debate is instrumentally informing policy makers to enable them to develop effective recruitment and training policies remains unclear. The thesis aims to address this gap, as current literature does not clearly reveal the extent to which private sector policy makers are aware of the debate or even paying attention to the debate when developing their polices.Though, the skills shortage debate cuts across various sectors, information and communications technology (ICT) positions were chosen as the focus of the study because the debate is prevalent in the sector.The case study research design is applied to reveal policy makers’ perceptions on the topic. 20 interviews with private sector human resources management executives and documentary evidence were used for triangulation purposes. The thesis relies on human capital theory and institutional theory, amongst others, to enhance understanding of the labour market processes and explain the relationship between the skills shortages debate and private sector recruitment and training policies in the two countries. The theories facilitate conceptualisation of the causes of skills shortages in the labour markets.The main finding of the study is that the skills shortage debate is not directly influencing recruitment and training policies in the private sector. The skills deficit debate was not instrumentally informing policy makers in the private sector because there are barriers that are deterring the knowledge transfer between industry and academia. There was limited interaction between academia and industry which deterred the debate from influencing policies. Private sector executives were not paying attention to academic research because of lack of confidence in the education system and in some instances, a perception that institutions of higher learning were slow at adapting to the evolving changes. The findings in Harare and Montreal showed that the policy formulation process was influenced by other multiple external and internal contextual factors confronting the organisations. The skills gap debate was not among the everyday realities.
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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 | 0,040 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».