Combler l’écart de compétences entre les nouveaux arrivants et l'industrie : preuves provenant du projet d'innovation de la main-d'œuvre et de l'inclusion
Bibliographic record
Abstract
Les nouveaux arrivants au Canada font face à divers obstacles à leur intégration économique, allant du manque de familiarité avec l'anglais ou le français et la culture canadienne aux réglementations restrictives concernant les titres de compétences étrangers. Ces obstacles se manifestent par des écarts de compétences entre les nouveaux arrivants et l'industrie, pour laquelle les compétences des nouveaux arrivants ne correspondent pas à ce que recherchent les employeurs. Cet article examine la littérature sur les écarts de compétences au Canada, mettant en évidence le besoin de programmes et de services visant à soutenir les nouveaux arrivants dans leur approche avec ces obstacles et à combler l'écart de compétences. Ensuite, l'article présente une argumentation en faveur du développement des compétences entrepreneuriales en tant que voie alternative à l'intégration économique pour les nouveaux arrivants. Enfin, trois programmes de développement des compétences sont analysés, démontrant l'efficacité potentielle de telles interventions pour aider les nouveaux arrivants à surmonter les obstacles à l'intégration économique.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".