Employment Outcomes Following Industrial Attachment in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unemployment is a one of the main concerns for youth in Kenya (Hope, 2012). One of the programs put in place to address this concern is Technical and Vocational Education and Training (TVET) programs. These programs teach students technical trades and place them in industrial attachment programs in order to increase their employment opportunities and social mobility (Ohangwu et al., 2022). This study focuses on one TVET institution in particular: Tumaini Innovation Center in Eldoret, Kenya. This school offers certifications for street-connected youth in six different technical trades while also teaching classes in localized engineering education, entrepreneurship, life skills, and information and communication technology (Tumaini Innovation Center | Because Together We Can, n.d.). The purpose of this study is to determine the factors influencing a student's employment outcome following graduation from a technical training program. Interviews were utilized as the main form of data collection and were conducted with current students, alumni, employers, and faculty from the Tumaini Innovation Center. The interviews focused on past and future attachment and employment experiences, connection to, assistance from, and experience with Tumaini, and dreams for future employment. Quantitative demographic data was also collected from students and alumni. The interview data was then analyzed using a mixed methods approach where trends were examined within individual sample groups and compared across groups. From this analysis, a framework was created describing students' pathways following graduation. This framework outlines five main paths that students take. Upon completion of their industrial attachment, students may be employed by their attachment provider, gain employment from another company, pursue higher education, start their own business, or end up unemployed. The reasons for taking these pathways vary and will be discussed in more detail in the paper. Regardless of which pathway students ended up on, overwhelmingly positive experiences were reported at Tumaini, and students benefited socially, emotionally, and professionally. This paper contributes new perspectives on the potential for technical training and industrial attachment programs to address unemployment issues in Kenya and may inform similar challenges in other contexts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».