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Enregistrement W6992428213

La planification de la main-d'œuvre et l'information de gestion au sein de la fonction publique québécoise

2018· other· fr· W6992428213 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetwork routingPlacer miningNetwork address
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis la dernière décennie, la planification de la main-d'oeuvre est devenue une priorité organisationnelle dans la fonction publique québécoise afin d'une part, de prévoir l'effectif requis pour répondre aux objectifs organisationnels et d'autre part, de demeurer concurrentiel et se placer comme un employeur de choix pour attirer et retenir les meilleurs candidats. Cette étude examine les stratégies d'attraction et de rétention utilisées auprès de trois corps d'emplois à savoir : a) les ingénieurs au ministère des Transports du Québec, b) les agents des services correctionnels au ministère de la Sécurité publique du Québec et c) les techniciens et les agents de recouvrement fiscal au ministère du Revenu du Québec. Une foule d'information a été puisée des banques de données de la fonction publique permettant de construire différents graphiques et tableaux. Les résultats présenteront la capacité du gouvernement du Québec à se placer comme un employeur de choix afin d'être concurrentiel face à d'autres entités provinciales, nationales et internationales. L'attraction et la rétention des employés sont des concepts majeurs en planification de la main-d'oeuvre puisqu'ils sont au coeur du potentiel des employés. L'organisation qui tient compte de la mobilisation par les tâches, de la quête du sens, de l'organisation apprenante et de la gestion de son environnement augmente ses chances de réussite de se placer comme un employeur de choix afin d'attirer et retenir les meilleurs candidats qui constitueront l'image de la fonction publique de demain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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