Bus drivers take the learning‐center route to better basic skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine how First Bus UK is improving the basic skills of its employees through learning centers. Design/methodology/approach Describes how First Bus UK teamed up with the Transport and General Workers' Union to establish 40 learning centers across the UK, and looks in detail at the operation of one such center, in Orpington, Kent. Findings Reveals that, since the centers were set up five years ago, more than half the company's 20,300 drivers have undergone training, ranging from union learner‐representative courses at levels one to three to the European Computer Driving Licence (ECDL), from literacy and numeracy to computing basics, and from English as a second language to road safety. Last year, more than 5,000 drivers achieved NVQ level two, 74 completed the learning‐representative course and 17 gained the ECDL. Practical implications Argues that the centers are delivering significant benefits to the business, employees and the wider community. Originality/value Shows that the training has benefited drivers and the company because: the ability to read and follow safety instructions has led to a reduction in staff injuries and lost‐time accidents; there has been an 11 percent drop in physical assaults on staff; driver turnover has fallen, saving a seven‐figure sum; and improved driver availability has led to the lowest “lost mileage” level for two years.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 découle