The thorny issue of tight labour marketsWhat’s the significance of the ongoing recruitment and skills issues faced by Cumbrian businesses?
Notice bibliographique
Résumé
Professor Frank Peck of the University of Cumbria asks: What’s the significance of the ongoing recruitment and skills issues faced by Cumbrian businesses? Achieving growth in the economy is now high on the agenda of the incoming Labour government. There is recognition that achieving this requires that significant barriers to growth are overcome. Of course, many of the most significant barriers are external to the firm – inflation, competition, taxation, interest rates. However, there are also significant barriers within firms, not least the ongoing difficulties experienced in recruitment and skills shortages. Nationally, labour market issues continue to be highlighted as an area of business challenge. Surveys tend to confirm that recruitment difficulties persist across the UK and in all sectors. A recent survey of more than 4,700 UK firms revealed that 59 per cent of businesses had attempted to recruit in quarter two of 2024 but 74 per cent of these had experienced difficulty in filling vacancies. The problems are particularly widespread in construction and engineering, but also affect other sectors that are prominent in Cumbria, notably in transport and logistics (79 per cent) and manufacturing (77 per cent) (British Chamber of Commerce, Quarterly Recruitment Outlook July 2024). The report concludes that labour shortages are ‘holding back growth’ for many businesses.
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 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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».