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Enregistrement W4399163374 · doi:10.1139/cjce-2023-0486

Strategies to alleviate Canada’s impending construction labour shortage: a critical review

2024· review· en· W4399163374 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nipun Kumarage, Haroon R. Mian, Piyaruwan Perera, Lahiru Silva, Janaka Y. Ruwanpura, Rehan Sadiq, Kasun Hewage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensKelowna General HospitalUniversity of CalgarySAIT PolytechnicOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEconomic shortageGovernment (linguistics)IndigenousBusinessConstruction industryEconomic growthEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s construction industry is on the brink of a significant labour shortage crisis. This paper critically reviews this impending challenge by analyzing various literature and statistical reports. It identifies the provinces most at risk for labour shortages. Furthermore, the study highlights the construction trades with the highest risk of labour shortages. Notably, this paper underscores the underrepresentation of certain groups within the construction industry, particularly women and indigenous youth. Building upon these findings, the paper proposes a comprehensive labour shortage mitigation strategy at three levels: labour and managerial, organizational, and provincial and state levels. This strategy offers a roadmap for implementing initiatives addressing the impending labour shortage. This research provides valuable insights for policymakers and government entities seeking to tackle the impending labour shortage in Canada’s construction sector. The proposed strategy can also serve as a model for other countries facing similar challenges on construction labour shortage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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