The Role of Lifelong Learning in Labour Market Competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
Technological advancements and global economic shifts increasingly necessitate lifelong learning to adapt to dynamic labor market conditions. This study aims to investigate the role of lifelong learning in enhancing labor market competitiveness, professional development, and societal progress, while integrating the principles of the circular economy to highlight sustainable education practices. The research focuses on how continuous skill development fosters resilience and adaptability among workers and supports resource efficiency and sustainability goals. A mixed-methods approach was employed, combining primary and secondary data. The primary research included qualitative interviews with individuals who successfully transitioned through retraining, as well as a quantitative survey targeting employed adults. These methods provided comprehensive insights into the motivations, challenges, and outcomes of lifelong learning. Secondary research involved an extensive literature review and analysis of relevant statistical data to contextualize the findings. The results emphasize the critical importance of lifelong learning in mitigating barriers to employability, such as skill obsolescence and labor market disruptions. The study reveals that integrating circular economy principles into education fosters resource-conscious decision-making and equips workers with the competencies required for sustainable development. Despite obstacles like limited time and financial constraints, participants consistently reported enhanced professional value, increased employability, and greater personal fulfillment through lifelong learning. The added value of this research lies in its interdisciplinary approach, bridging human resource development and sustainability. By linking lifelong learning with the circular economy, the study provides actionable insights for policymakers, educators, and businesses aiming to create a resilient, innovative, and sustainable workforce. This alignment supports not only individual career advancement but also broader societal and environmental goals, contributing to long-term economic growth and stability.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».