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Enregistrement W7000104577

Employers’ perspectives on co-op student work tasks that support their employability competencies

2022· dissertation· en· W7000104577 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)EmployabilityGovernment (linguistics)Quality (philosophy)Context (archaeology)Pretext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant pressure exists to ensure university graduates have the requisite employability competencies to successfully transition into the workforce and co-op programs continue to be a widely accepted approach in helping to achieve this. Despite research that suggests both beneficial outcomes and drawbacks to co-op programs, what is not well known, particularly in Canada, is the approach employers take in supporting student development in co-op programs, particularly as they balance student development, their own resources, and the present needs of their organization. Based on the Human Capital pillar of Clarke’s (2018) Integrated Model of Graduate Employability, and an anti-neoliberal perspective, this study created an online survey that investigated employers’ perspectives on select employability competencies in four areas: (1) importance, (2) students’ performance, (3) frequency of assigned relevant work tasks, and (4) amount of time spent engaged in assigned work tasks. Participants of the study were defined as employers of organizations who had formal co-op partnerships with the University of Manitoba and who had supervised at least two co-op work terms, one of which was in the 24 months preceding data collection. Descriptive analysis found that most employers indicated that co-op students perform well in employability competencies they believe are important for recent graduates, most notably, ‘Analytical thinking and problem solving’ and ‘Concern for order, quality and accuracy.’ Similar competencies noted for importance and performance emerged with higher ratings in the number of work tasks assigned and time spent engaged in those work tasks. The overall trend of the data, which emerged through the Likert-type questions and was prominent in the open-ended questions was that, though employers try to balance student needs and interest with organizational goals, they prioritize the needs of the organization.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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