Experience of canadian companies in attracting human capital to regions with severe climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
The attraction of human resources for work in the Arctic is today an urgent task of the state level. It's not just about attracting people to the move, but also about keeping people already working in the region. The task is complex and should include many parameters: state guarantees, corporate social responsibility of companies, living conditions in the region and others. Many foreign companies already have experience in attracting people to regions different from their usual living environment. At the same time, workers are often forced to work in unfavorable or severe climatic conditions (extremely low or extremely high temperatures) far from the main infrastructure facilities. It is necessary to investigate the existing methods of assessing workers' compensation for moral or physical "damage" in connection with work in difficult conditions, away from home, friends and habitat. The experience of staff motivation to work in unfavorable climatic conditions of the largest companies of Canada ImperialOil, RioTinto, Ledcor was studied in this paper. Companies in cooperation with the state widely used corporate social responsibility programs for their employees: high level of salary, non request for work experience, construction of houses and other infrastructure in the regions of presence, simplified procedure for obtaining citizenship for workers from foreign countries. The identified methods of attracting human resources have been analyzed. The recommendations for Russian companies working in the Arctic are given.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».