La spécificité de la formation en milieu de travail : un survol des contributions théoriques et empiriques récentes
Bibliographic record
Abstract
Cette recension des écrits a pour objet la spécificité de la formation formelle, dans le cadre précis du capital humain. Nous nous concentrerons tout particulièrement sur la formation formelle payée et généralement dispensée par les entreprises. Une distinction supplémentaire sera également apportée entre la formation formelle, se tenant en classe ou en séminaire, et la formation sur le tas. Nous débuterons par un bref examen des modèles pertinents, présentant d’abord la théorie classique pour ensuite passer à des modèles plus récents. Suivra un aperçu des données disponibles dans divers pays, et qui ont été utilisées dans le cadre de nombreuses études empiriques. Toujours dans l’optique de la spécificité du capital humain créée par la formation formelle, les études répertoriées feront ensuite l’objet d’un examen critique. Ce faisant, nous porterons une attention particulière à la cohérence entre les modèles théoriques et les mesures du capital humain disponibles. Nous conclurons notre recension en formulant des suggestions sur les façons de combler les lacunes relevées.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".