Post-School Skill Production: New Measures and Patterns from the Canadian Longitudinal International Study of Adults (LISA)
Bibliographic record
Abstract
Le présent article fait appel à des mesures novatrices pour étudier la production des compétences après la fin des études. Des formes relativement informelles d'acquisition des compétences jouent un rôle majeur, ce qui démontre que la formation officielle ne saisit qu'une petite fraction de la formation totale au travail. De nouvelles données probantes canadiennes sur les déterminants de l'offre et les taux d'inscription aux formations démontrent que la plupart des travailleurs se voient offrir de la formation et s'y inscrivent, mais que le nombre d'heures de formation est variable. D'après une mesure d'accroissement autodéclaré des compétences, les travailleurs qui suivent les formations offertes par l'employeur ne déclarent souvent aucune modification à leurs compétences, ce qui indique que certaines formations ne sont pas productives ou sont de trop courte durée. Ce groupe suit une formation de moins de deux semaines sur une période de deux ans, tandis qu'en revanche, la formation à de vastes augmentations des compétences dure souvent de un à deux mois ou même davantage. Enfin, un plus grand nombre d'heures de formation est fortement associé à une plus forte production de compétences chez les travailleurs qui affirment que des formations fournies par l'employeur se sont révélées importantes pour accroître leurs compétences.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".