Une analyse des déterminants de l'incidence et de l'intensité de la formation des travailleurs québécois selon l'âge et comparaison avec l'Ontario
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport de recherche examine si les proportions de travailleurs québécois et ontarien qui reçoivent de la formation ,et la durée de ces formations, varient selon l'âge avec les données de l'Enquête sur le milieu de travail et les employés 1999-2004. De façon générale, les résultats montrent alors que la probabilité de recevoir de la formation commence à diminuer de façon significative à partir de 55 ans tant pour la formation en classe que la formation en cours d'emploi. Par exemple, pour toute formation confondue, la probabilité de recevoir de la formation pour les travailleurs âgés entre 55 et 59 ans diminue de 9 points de pourcentage par rapport au groupe de référence (35 à 44 ans), alors que cette probabilité chute de 19,6 points de pourcentage chez les travailleurs âgés entre 60 et 64 ans. Nous arrivons à un constat similaire lorsque nous étudions la durée de la formation (conditionnellement au fait de suivre une formation). Au niveau provincial, nous trouvons que l'incidence de la formation en classe avec l'âge diminue plus rapidement au Québec qu'en Ontario.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".