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Enregistrement W7033672502

Regards sur les attitudes et comportements des employeurs à l’égard de la diversité de la main-d’oeuvre autochtone (Secteur forestier)

2023· other· fr· W7033672502 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNew Caledonia Indigenous Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésPopulationPoison controlResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les difficultés d'accès à une main-d'oeuvre abondante se vérifient à l'échelle des différents secteurs économiques du Québec et du Canada et le cas du secteur forestier n'y échappe pas. En effet, l'industrie canadienne des produits forestiers devra recruter 60 000 employés d'ici 2020, notamment dans le secteur forestier au Québec qui éprouve d'importantes difficultés de recrutement. Parallèlement, plusieurs communautés autochtones affichent des taux de chômage élevés et une grande population de jeunes en âge de travailler et cherchent à développer l'emploi. Face à cette raréfaction de la maind'oeuvre, la durabilité de l'industrie dépendra de la capacité des entreprises à profiter de la montée démographique autochtone et à engager des travailleurs issus de ces communautés. Malgré la volonté des gouvernements québécois et canadien de favoriser la formation et la rétention de la main-d'œuvre autochtone, nous constatons une méconnaissance quant aux conditions qui permettront d'attirer et de retenir les travailleurs autochtones dans les entreprises. Comment promouvoir la participation autochtone au marché du travail ? Dans ce contexte, cette recherche tente de répondre à cette question en se basant sur des entrevues semi-dirigées menées auprès de 22 dirigeants et responsables en ressources humaines d'entreprises forestières non-autochtones (16) et autochtones (3) du Québec. Si les techniques généralistes de recrutement ont plus ou moins démontré leur efficacité chez les Autochtones, nos résultats démontrent que ce sont les entreprises autochtones qui embauchent le plus de travailleurs. Du côté des organisations non-autochtones, certains types de partenariats et de collaboration avec les communautés facilitent la sélection et le recrutement des Autochtones, malgré la faible proportion d'Autochtones employés à ce jour. Les formations culturelles et la sensibilisation sur les discriminations, préjugés et stéréotypes, qui persistent toujours envers les travailleurs autochtones, sont devenues essentielles à l'établissement d'un climat de travail axé sur la diversité culturelle autochtone. De plus, face aux enjeux de compétences et de formation de la maind'œuvre autochtone, le compagnonnage et le mentorat ont été éprouvés en entreprise comme méthodes mieux adaptées aux réalités d'apprentissages autochtones. C'est finalement lorsque les entreprises adoptent des pratiques holistiques de gestion de la diversité qu'elles améliorent leurs chances de réussite en matière de formation, de recrutement, d'intégration et de rétention des Autochtones au sein de leurs organisations. Notre recherche fournit des outils culturellement adaptés aux gouvernements et aux entreprises forestières afin que ces dernières développent une gestion de la diversité autochtone, et par le fait même qu'elles favorisent la participation des Autochtones au marché du travail.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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