How Does the Short-Term Training Program Contribute to Skills Development in Bangladesh? : A Tracer Study of the Short-Term Training Graduates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Skills development is one of the \n priorities for national economic development strategies of \n Bangladesh. The vision 2021 of the Government of Bangladesh \n gives the highest priority to building a large base of \n skilled workers in order to achieve a poverty-free \n middle-income country by 2021. The skills development sector \n is highly complex due to multiple service providers, a vast \n spectrum of target audiences, a large range in modalities of \n service provision, and varied emphases in terms of skills \n levels and types. The short-term training, a formal channel \n of six months training, is an important instrument for \n bridging the gap between the needs of the labor market for \n increasing the pool of skillful workers and the aspiration \n of the students for finding a good job. In order to assess \n the performance of short-term training and interventions by \n Skills and Training Enhancement Project (STEP), a tracer \n study was conducted between December 2013 and January 2014. \n Skills and Training Enhancement Project (STEP) is jointly \n financed by the World Bank, Canada and the Government of \n Bangladesh (GoB), which started in 2010 for contributing to \n Bangladesh’s medium to long-term objective of developing its \n human resources as a cornerstone of its strategy for poverty \n alleviation and economic growth. It supports competitively \n selected 42 public and 8 private short-term training \n institutions for improving the quality of training and \n providing opportunities to the disadvantaged youth for \n obtaining skills from the select training providers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle