The Apprentice Retention Program: Evaluation and Implications for Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Attraction and retention of apprentices and completion of apprenticeships are issues of concern to all stakeholders involved in training, economic development and workforce planning. The Canadian Apprenticeship Forum (CAF) has forecast that by 2017 there will be a need to train 316,000 workers to replace the retiring workforce in the construction industry alone (CAF, 2011a). In the automotive sector, shortages are expected to reach between 43,700 and 77,150 by 2021. However, shortages are already widespread across the sector, and CAF survey data show that almost half (48.1%) of employers reported that there was a limited number of qualified staff in 2011 (CAF, 2011a). Given this, retention of qualified individuals in apprenticeship training and supporting them through to completion is a serious issue. There is some indication that registration in apprenticeship programs has been increasing steadily over the past few years, but the number of apprentices completing their program has not kept pace (Kallio, 2013; Laporte & Mueller, 2011). Increasing the number of completions would result in a net benefit to both apprentices and employers, minimizing joblessness and skills shortages. Apprentices face many obstacles that lead to program discontinuation, as well as various reasons for noncompletion. The reasons most often cited for non-completion in the literature include a lack of knowledge about the apprenticeship process, differing expectations between employers and apprentices, and poor employability skills (CAF, 2011b; Menard, Menzes, Chan & Walker, 2008; Stewart, 2009). There is also some evidence to suggest that employers and younger apprentices have differing expectations of each other, which may lead to conflict and become a barrier to long-term success in the workplace (Dooley & Payne, 2013; Stewart, 2009). However, there is insufficient information about the actual determinants of attrition from apprenticeship programs and there is evidence to suggest that numerous factors contribute to program discontinuation (CAF, 2004). The purpose of this study was to examine the effectiveness of an intervention program designed to increase apprenticeship retention and reduce some of the personal obstacles apprentices face to continuation.
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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 | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».