Les déterminants organisationnels des pratiques d’adéquation formation-emploi : une étude exploratoire auprès de PME manufacturières
Bibliographic record
Abstract
La prise de décision des employeurs pour corriger en leur sein l’inadéquation formation-emploi, dont les écarts de compétences, repose sur l’obtention d’une information complète et précise. Cependant, nous savons peu de choses sur les facteurs qui influencent l’implantation d’un ensemble de pratiques favorisant l’adéquation formation-emploi. Les objectifs initiaux de cet article sont d’étudier l’effet des déterminants sur les situations d’inadéquation formation-emploi et sur les pratiques mises en oeuvre pour y faire face. La réalisation de tests statistiques a permis également d’étudier les relations complexes entre les déterminants, l’adéquation formation-emploi et les pratiques de gestion des ressources humaines (GRH) dans la prolongation des travaux sur l’approche des constituantes multiples. À l’aide des données recueillies auprès de 376 responsables de la GRH dans des petites et moyennes entreprises manufacturières québécoises, nous avons d’abord exploré les déterminants de l’adéquation formation-emploi, puis l’existence de relations significatives entre les déterminants et un bouquet de pratiques favorisant l’adéquation formation-emploi. Nos résultats montrent que la présence d’une stratégie de formation, celle d’un budget de formation et celle d’un plan d’attraction et de rétention sont des facteurs importants facilitant l’implantation de pratiques d’adéquation. L’analyse confirme aussi un effet de modération de la situation d’adéquation dans la relation entre les déterminants et l’adoption d’un ensemble de pratiques selon deux types de mécanismes, à savoir un mécanisme de régulation en cas de sous-compétence et un mécanisme de complémentarité en situation de surcompétence.
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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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".