Notice bibliographique
Résumé
Skill is defined as the knowledge, competencies, capabilities, education, and traits required to do a task or job allocated to a certain individual. It is common for a lack of needed information to prevent a firm or organization from achieving its goals. Assigned individuals cannot execute the work, resulting in a skill gap. In this context, identifying talent gaps in various areas is critical. Bridging skills gaps requires effective strategy, but most importantly, it depends on a leader who acquires the proper knowledge and skills to navigate change and lead their team in upskilling and reskilling in ways that suit the organization. The principle objective of this paper is to review the skills gaps in the Canadian automotive industry and successful strategies that automotive business leaders use to fill skills gaps in post-pandemic. The primary focus is reviewing the printed and documented material on skills gaps to find successful strategies. The study findings were derived from a comprehensive review of existing literature. The results indicate that there exists a deficit of skills in both the formal and informal sectors, thereby impeding individuals’ ability to secure employment. Results indicate that Canada, a developed nation with an advanced economy, ought to prioritize improving its human capital through professional development courses and programs. It is recommended that educational institutions conduct further research on the skills gaps to align their training curricula with formal and informal labor market requirements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».