Context, Resources and Strategic Choice: Responses to Labour and Skill Shortages
Notice bibliographique
Résumé
Labour and skill shortages are widely reported across most countries. With changing demographics, increasing digitalization and the transition to a green economy, to name but a few factors, concern is mounting about the supply of labour and skills for future demands. As a result, actors in the labour market, such as unions, employers and employer associations, government and civil society organizations are concerned about looming shortages of labour and skills. Several strategies to address such shortages have been identified, but a more detailed engagement is required to fully understand the complex interplay between each strategy and the environment in which it is pursued. Semi-structured interviews were conducted in Ireland with a range of actors who were specifically identified as having expertise and experience in strategies for labour and skill shortages. They reported a range of strategies that involved upskilling, higher pay, better working conditions, flexible work arrangements, use of migrant labour, development of untapped labour pools and provisioning of social goods. Decisions on these strategies had two key determinants: resource availability and the external environment. All actors mentioned a need for social dialogue to engage, explore and consider the wide range of options for dealing with labour and skill shortages.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».