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Enregistrement W7117600647 · doi:10.58898/ijmt.v4i2.79-94

PERCEIVED EFFECTIVENESS AND ALIGNMENT OF TRAINING IN CANADIAN EDUCATIONAL INSTITUTIONS

2025· article· W7117600647 sur OpenAlexaffabout
Djordje Jovanović, Dejan Aladzic

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Trends Key Concepts and Research · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueHuman Resource Development and Performance Evaluation
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Scale (ratio)Variance (accounting)InstitutionHigher educationPublic institution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines how staff members at educational institutions in Canada perceive the effectiveness of training, whether the types of training they deem necessary align with those they participate in, and whether their perspectives change based on years of experience, educational attainment, and institution type. A cross-sectional online survey was conducted involving 50 employees. The effectiveness was evaluated using a five-point scale, with two items in multiple-choice format (types of training deemed necessary and attended). Within-subject comparisons, one-way analysis of variance for comparing multiple groups, and analysis of differences between two independent groups assuming unequal variances were utilized. The findings indicate a significant gap: participants identified more “necessary” training categories than they attended; no differences were observed based on experience; differences in education favour those with higher education levels (with higher and more consistent ratings); private institutions exhibit a more positive distribution of grades compared to public ones, although the difference in mean scores is not statistically significant in this sample. It is concluded that aligning training offerings with expressed needs and acknowledging the trainees' profiles is more crucial than the training experience itself. The study suggested conducting an annual needs assessment that aligns with strategic goals, designing training focused on practical application (through scenarios, practice, mentoring, and implementation strategies), engaging managers before and after training, customizing based on educational segments, and systematically evaluating outcomes with follow-up post-training. Furthermore, responses were anonymous, items were mandatory, and the scale ranged from 1 to 5; caution is advised when interpreting results from the small group with doctoral degrees.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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