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Enregistrement W4379655748 · doi:10.54254/2753-7048/4/20220209

The Barriers that Low-skilled Workers Might Face to Canada Lifelong Learning Plan Participation

2023· article· en· W4379655748 sur OpenAlexaffabout
Zhaoyang Li

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningGovernment (linguistics)Face (sociological concept)PopulationPopulation ageingAdult educationInvestment (military)BusinessEconomic growthLabour economicsPublic relationsPolitical scienceEconomicsSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid development of society under today's Canadian neoliberal control. From a cultural to an economic standpoint, human labor has become a critical component in the operation of this nation. However, Canada is facing a serious aging population problem that will make it impossible to meet society's labor resource needs. The federal government issued a policy called the Lifelong Learning Plan (LLP) in 1999 to support citizens' lifelong learning and training, which may extend their working period after they retire. Nonetheless, given the lower wealth accumulation and working skills of low-skilled employees, there may be some barriers to access LLP after retirement and returning to the workplace. This paper investigates the barriers that low-skilled workers may face in accessing LLP, finishing their post-secondary education, and returning to the workplace in Canada using a qualitative method of analyzing official government policies and academic literacy. The paper discovers that there are several limitations that low-skilled employees may face in order to participate successfully and optimally, including: low wealth accumulation to support the high tuition fee; social conflict social roles of being full-time students in LLP and full-time employees from workplace; regular long training period from LLP; and other chosen investment options that are more important than LLP from Registered Retirement Saving Plans (RRSPs)

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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