Percentage of Indigenous and non-Indigenous adults (15 years and older) having completed tertiary education (Bachelor's and above), most-populated Canadian metropolitan areas, 2016
Notice bibliographique
Résumé
Across many OECD countries, Indigenous People represent an important and growing demographic group with a unique set of cultures and customs.In a local development context, many Indigenous People are within remote areas and face unique challenges in finding quality employment and economic development opportunities.They often experience lower outcomes than the non-Indigenous population on a number of key economic and social indicators.Well-designed employment and skills policies are fundamental to link Indigenous People to high quality jobs, while also contributing to broader economic development objectives and inclusive growth.The OECD LEED Programme has built a large body of evidence on "what works" for disadvantaged groups, including Indigenous populations over the past 35 years.This work has demonstrated the importance of providing more autonomy to the local level to enable policy innovation.With regard to Indigenous People, this is critical in supporting the principle of self-determination.In consideration of the Truth and Reconciliation Commission of Canada's Calls to Action, this report is set within the context of furthering the restoration of Indigenous rights at the national, regional and local level.To do so, this report analyses employment, education, job creation and local development outcomes of Indigenous People within Canada.After determining the barriers preventing Indigenous People from reaching better outcomes, the report proposes potential ways forward for Indigenous labour market and skills programming.With this report, the OECD hopes to place Indigenous voices at the forefront of the discussion and looks to Indigenous communities as the leaders of local, regional and national change.I would like to warmly thank Employment and Social Development Canada for their active participation and support of the study, and for their ongoing partnership with the OECD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».