Notice bibliographique
Résumé
The economic downturn is causing concern about a potential decline in training by business and an emphasis on the importance of maintaining training levels through the recession. This research brief reviews the nature of the concerns being expressed; the arguments for continued investment in staff development during recessionary periods; and the evidence on the effects that training may have on businesses ’ survival and growth during both recessionary periods and ‘normal ’ economic conditions. Context and Current Concerns There is a generally held view that training budgets are ‘one of the first to go ’ in a recession. An on-line poll of 120 learning and development managers, as long ago as June 2008, found that 44 % expected cuts in their training budgets over the next 12 months, while 54 % expected budgets to remain stable and just 2 % expected an increase1. More recently, and reliably, the British Chambers of Commerce Quarterly Economic survey of 5,000 Businesses found that, in Quarter 3 2008: • intentions to invest in training among manufacturing firms fell three points to their lowest level since 2003, while • intentions to invest in training among service industries plunged 10 point to +4%, a record low since Quarter 2 1997, the earliest period for which figures are available2. Skills policy-makers, HR managers, businessmen and unions are all arguing that the translation of such negative expectations or intentions into actual training budget cuts would be perverse-counter-productive for individual businesses and damaging to British economy. Sir Chris Humphries, Chief Executive of the UK Commission for Employment and Skills, argues that “too often in the past there has been a tendency for businesses to cut back on investing in
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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,575 | 0,386 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».