Skills mismatch in the agricultural labour market in Benin: vertical and horizontal mismatch
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates skills mismatch in the agricultural labour market. Therefore, 336 agriculture employers and 654 agriculture employees were surveyed in Benin. Data were analysed using descriptive statistics and non-parametric tests . The findings showed that even though there is a good educational match for most employees, overeducation is more substantial than under education for upper agricultural high school diploma holders (DEAT) and agricultural tertiary education diploma holders. In addition, about 2% of agricultural high education diploma holders and 6.38% of DEAT holders had a job irrelevant to their field of study. The study further showed that agriculture graduates were under-skilled for the soft and digital skills under review. Moreover, training providers do not equip students with job search skills. These findings imply that vertical mismatch is more pronounced than horizontal mismatch. The study suggested a prioritisation of the implementation of training programmes based on the demand in terms of study level and field of study, an update of curricula by integrating the lacking soft, digital and job search skills, a settlement of a collaborative network between employers and training institutions, an implementation of mentoring programmes, and an investment of enterprises in the adequate training of youth as social responsability.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».