Rekruttering til og fastholdelse i dansk fiskeri - med særlig fokus på Fiskeriskolens uddannelse
Notice bibliographique
Résumé
Denne rapport præsenterer resultaterne fra projektet ’Fremtidens Fiskere’. I rapporten behandles rekrutteringsudfordringer i dansk fiskeri med særlig fokus på Fiskeriskolens uddannelse. Formålet med undersøgelsen har været at tilvejebringe et bredere og mere systematisk vidensgrundlag, som branchen kan bruge til at imødegå rekrutteringsproblemer og udfordringer afledt deraf, f.eks. generationsskifte. Rapporten baserer sig på et litteraturstudie samt kvalitative interviews med elever på Fiskeriskolen (der er lærlinge i forhold til praktikken) samt andre aktører i fiskeriet som den centrale empiri. Undervejs har vi sparret med repræsentanter fra de tre fiskeriorganisationer FSK‐PO, DFPO og DPPO, samt ansatte på Fiskeriskolen. Konklusionerne er dog udelukkende forfatternes egne. Undersøgelsen har haft som hovedformål at forstå de unges værdier og billeder af fiskeriet mhp. at kunne øge rekrutteringen til (og fastholdelsen i) dansk fiskeri og specielt Fiskeriskolen. I denne proces har vi behandlet 3 overordnede problemstillingskomplekser, som har betydning ift. at imødegå rekrutteringsudfordringerne i dansk fiskeri: rekruttering til Fiskeriskolen; rekruttering til hele fiskerierhvervet; samt Fiskeriskolens uddannelse.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,025 |
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 ».