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Record W3122261969

Quels sont les impacts de la Loi favorisant le développement de la formation de la main-d'œuvre sur les niveaux de formation au Québec?

2010· article· fr· W3122261969 on OpenAlexaboutno aff
Benoît Dostie

Bibliographic record

VenueCIRANO Project Reports · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le 1er janvier 2004, une réforme de la loi 90 suspendait, pour les entreprises de taille moyenne, l'obligation d'investir 1 % de leur masse salariale en formation. Dans cette étude, nous traitons cette réforme comme une expérience naturelle pour estimer l'impact de la loi 90 sur les décisions des établissements en matière de formation. En particulier, nous voulons déterminer si la loi 90 a réussi à faire augmenter les niveaux de formation au Québec. Nous utilisons pour ce faire les données de l'Enquête sur le milieu de travail et les employés (EMTE) de Statistique Canada. Ces données proviennent d'une source neutre et contiennent de l'information détaillée sur les pratiques de formation des établissements québécois et sur leur masse salariale avant et après la réforme. Au Québec, la comparaison des niveaux agrégés de formation avant et après la réforme montre une baisse de 13, 2 % de l'intensité moyenne de la formation en classe comparée à une hausse de 10, 4% pour la formation en cours d'emploi. Ces mouvements opposés sont compatibles avec l'hypothèse que les entreprises n'ont que peu ou pas augmenté leurs efforts de formation suite à la mise en uvre de la loi 90, mais plutôt substitué de la formation informelle (ou en cours d'emploi) pour de la formation plus structurée (ou en classe). L'estimation des modèles statistiques montre qu'il est toutefois difficile de juger définitivement à savoir si ces mouvements annuels avant et après la réforme sont vraiment causés par cette dernière ou s'ils sont le fruit du hasard. Nos estimés les plus précis utilisent les variations dans les décisions en matière de formation sur une période de 4 ans autour de la réforme et comparent la probabilité qu'un travailleur québécois participe à de la formation comparé à son homologue ontarien. À l'aide de ce dernier modèle, nous concluons que la réforme a diminué de façon significative la probabilité qu'un travailleur québécois d'un établissement de taille moyenne reçoive de la formation en classe par rapport à son homologue ontarien. Cette baisse est plus que compensée par une hausse de la probabilité de recevoir de la formation en cours d'emploi. Il ressort donc que, lorsque l'on prend en compte la hausse de l'incidence de la formation informelle qui a suivi la réforme, l'élimination de l'obligation d'investir 1 % de la masse salariale en formation pourrait même avoir provoqué une hausse de la probabilité de recevoir de la formation chez les travailleurs des entreprises concernées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.333
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
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