Les perceptions des employeurs et les mesures mises en place pour une meilleure rétention de la main-d’œuvre d’expérience au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Étant donné la rareté de main-d’œuvre observée dans plusieurs secteurs au Québec, les organisations souhaitent identifier les obstacles au maintien et au retour en emploi et les mesures qui pourraient favoriser une meilleure participation au marché du travail de la main-d’œuvre d’expérience. Nombre de personnes souhaitent aussi rester sur le marché du travail mais se voient confrontées à des obstacles. Pour ce faire, nous avons mené deux enquêtes, l’une auprès de la main-d’œuvre et l’autre auprès des employeurs afin de connaître leurs perceptions des obstacles et des mesures ou politiques qui pourraient favoriser le maintien en emploi. Certains obstacles peuvent difficilement être contournés (problèmes personnels ou de santé) mais d’autres pourraient être abordés : surcharge de travail et fatigue, charge de travail mentale ou physique, absence ou faiblesse de la formation après 50 et 60 ans, reconnaissance de l’expérience ou rémunération insuffisante. Sur le plan des mesures publiques, outre une amélioration de la fiscalité, d’autres options pourraient être considérées, comme un soutien financier ou un service-conseil pour l’embauche de travailleurs d’expérience, une banque de candidatures disponibles, ou encore la mise en place de programmes permettant d’aider les organisations à développer des mesures innovantes en matière d’aménagement du temps de travail.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».