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Enregistrement W6992366130

Learning Support for Managers in the Canadian Federal Public Service

2022· dissertation· en· W6992366130 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentPerceptionOrder (exchange)Work (physics)Service (business)LimitingPublic serviceBest practice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Canadian Federal Public Service, workplace learning is used to teach managers about important topics related to their role. Access to these types of courses is critical as managers, in particular lower-level managers, have the largest number of direct reports. These managers’ decisions influence individuals, groups of employees and ultimately the department they work for. For example, in the case of a harassment or discrimination complaint, how a manager manages the situation can impact not only the mental health and wellbeing of the employees involved, but how the Canadian public views the department. Given the potential impacts a manager’s knowledge, and subsequent ability, has on both individuals and the public’s perception of their department, understanding how we can best support managers’ learning is instrumental in the effectiveness and efficiency of the organization in question. This research was conducted using survey research design and data were collected via an online questionnaire. The aim of this research was to investigate the attitudes and opinions of Managers in the Canadian Federal Public Service about the level of support received to complete mandatory and professional development courses. The primary theme that emerged from this research is that managers struggle to find the time to complete training. Time was mentioned by respondents when asked about mandatory training, developmental training, and support pre and post COVID-19. In every instance, time was identified as the most limiting factor. Findings imply that in order to support managers in the Canadian Federal Public Service, more efforts are needed to do more to provide managers with dedicated time to complete training. The pandemic has increased workloads, and added confounding factors for some, well trained managers are needed more than ever to assist employees navigate the new and highly virtual workplace that they find themselves in.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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