Combler l’écart de compétences entre les nouveaux arrivants et l'industrie : preuves provenant du projet d'innovation de la main-d'œuvre et de l'inclusion
Notice bibliographique
Résumé
Les nouveaux arrivants au Canada font face à divers obstacles à leur intégration économique, allant du manque de familiarité avec l'anglais ou le français et la culture canadienne aux réglementations restrictives concernant les titres de compétences étrangers. Ces obstacles se manifestent par des écarts de compétences entre les nouveaux arrivants et l'industrie, pour laquelle les compétences des nouveaux arrivants ne correspondent pas à ce que recherchent les employeurs. Cet article examine la littérature sur les écarts de compétences au Canada, mettant en évidence le besoin de programmes et de services visant à soutenir les nouveaux arrivants dans leur approche avec ces obstacles et à combler l'écart de compétences. Ensuite, l'article présente une argumentation en faveur du développement des compétences entrepreneuriales en tant que voie alternative à l'intégration économique pour les nouveaux arrivants. Enfin, trois programmes de développement des compétences sont analysés, démontrant l'efficacité potentielle de telles interventions pour aider les nouveaux arrivants à surmonter les obstacles à l'intégration économique.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».