Engaging Employers in Apprentice Training: Focus Group Insights from Small-to-Medium-Sized Employers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Several factors have been identified to influence the registration and retention of apprentices in the construction trades. Employer engagement is a key factor to promote growth in apprenticeships in the construction trades as participation rates continue to be low among small-to-medium-sized employers. In this study, we evaluated the effectiveness of the Ontario Electrical League's (OEL) employer mentorship program through the perspectives of small-to-medium-sized employers using a qualitative approach. Two focus groups were conducted virtually with 11 employers. Focus group audio transcripts were recorded and transcribed for thematic analysis. Themes were generated using a data-driven approach to examine the relationships between mentorship program outcomes and perspectives on industry-related recruitment and retention barriers. Three themes were identified: (a) long-term apprentice recruitment and retention challenges; (b) equity and mental health in the workplace; and (c) industry challenges and mentorship program outcomes. Generally, this sample of employers appreciated the value of the OEL mentorship program through praise of the continued educational support, employer management expertise, hiring resources, and apprentice onboarding tools despite industry barriers in trade stigma, equity and mental health in the workplace, and recruitment and retention challenges. Industry partners should work with these small-to-medium-sized employers to develop workplace initiatives and engage external partners to provide ongoing apprenticeship mentorship support to address the recruitment and retention barriers identified in this study.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».