Strategies to Recruit Workers With Critical Skills in Canadian Small Automotive Repairs Businesses
Notice bibliographique
Résumé
Small businesses are crucial to economic growth, but face considerable challenges due to critical labor shortages and skills gaps that threaten their competitiveness.Grounded in the resource-based view theory, the purpose of this qualitative multiple case study was to explore strategies small business owner-managers in the province of Ontario, Canada, use to recruit workers with critical skills.The participants comprised three small business leaders in the automotive repairs industry, with a combined total experience of over 66 years, who successfully recruited skilled workers in their businesses.Data were collected using semistructured interviews, together with an examination of business documents.Using thematic analysis, five themes emerged: compensating individual employees; enhanced networking through social and printed media; an emphasis on training, development, and licensing; embracing new developments in the automotive sector; and the word-of-mouth strategy.A key recommendation is for small business ownermanagers to compensate employees based on individual performance, while providing medical coverage and flexible work schedules.The implications for positive social change include the potential for small business leaders to build human resource capacity when they successfully recruit and retain skilled employees.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».