ERIC ED477403: Skills and Training in the Non-Profit Sector. CPRN Research Series on Human Resources in the Non-Profit Sector.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Training in Canada's nonprofit sector was examined through a review of data from Canada's Workplace and Employer Survey, which collected data from a nationally representative sample of Canadian workplaces and paid employees in those workplaces. Overall, 61% of employees in nonprofit organizations considered a postsecondary credential necessary to do their job (versus 36% of employees in the for-profit sector and 70% in the quango sector, which was defined as nonprofit organizations in "quasi-public" industries). About half of employers in the nonprofit and for-profit sectors reported increases in skill requirements since beginning their current jobs. Employers in all three sectors rated the importance of increasing employee skills highly. Nonprofit organizations were more likely to provide training for their employees than for-profit organizations were. Training in the for-profit sector was more likely to consist of on-the-job training. Women and employees aged 35 or older in the nonprofit and quango sectors were much more likely than their for-profit counterparts to have received training in the previous year. Thirty-six percent of employees in the nonprofit sector and 38% in the quango sector stated that they received too little training for the demands of their job (versus only 27% of employees in the for-profit sector). (Twenty-five tables/figures are included. The bibliography lists 21 references.) (MN)
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 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 découle