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Enregistrement W7063604127

Addressing skilled labour shortages in biomanufacturing sector in British Columbia

2022· other· en· W7063604127 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Generation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomanufacturingEconomic shortageProfit (economics)Public policyLabour supplyManufacturing sectorProfit margin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study explores policy options to address skilled labour shortages in the biomanufacturing sector in British Columbia ("BC").Interviews with local biomanufacturing companies and analysis of BC labour market reports reveal several issues that affect labour supply and demand, that could cause severe labour shortages in the near future, resulting in the industry's limited ability to increase sales and production and foregone economic profit for the province.An examination of three jurisdictions is used to identify specific factors that contribute to the development of a strong talent ecosystem.Interviews with local biomanufacturing companies also inform policy options that could improve talent attraction and retainment in the sector.Results indicate that BC's biomanufacturing labour market could benefit from three consecutive policy options: 1) Creating a sector coalition focused on integrating employer perspectives into existing educational initiatives; 2) Building a Biomanufacturing Training Center in Metro Vancouver to address a gap in hands-on training provided to students in biomanufacturing -related fields; 3) Establishing a Life Sciences and Biomanufacturing Cluster in BC, focused on sector's competitive in attracting talent, investment, and collective effort in removing barriers that indirectly affect labour in biomanufacturing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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