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Record W7045788686

Attractivité en Abitibi-Témiscamingue : défis, atouts, stratégies et besoins

2023· other· fr· W7045788686 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLate 19th centuryOccupational trainingContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les organisations publiques et privées de l'Abitibi-Témiscamingue sont particulièrement affectées par la pénurie de main-d'oeuvre qui sévit au Canada depuis quelques années. Ce rapport expose leurs défis, atouts, stratégies et besoins en matière d'attractivité, sur la base des réponses de 48 organisations à un questionnaire en ligne : ministères, municipalités, institutions d'enseignement, entreprises, OBNL et organismes communautaires. \n \nLes défis d'attraction sont : (1) la faible correspondance entre les besoins des organisations et les qualifications du bassin de main-d'oeuvre; (2) la surenchère des salaires et avantages; (3) le manque d'accès au logement; (4) les conditions de travail; (5) le manque de places en garderie; (6) la rigidité réglementaire; (7) l'éloignement des grands centres; (8) la qualité de l'environnement; (9) le faible développement du réseau de transport collectif; et (10) le manque de visibilité/reconnaissance de l'organisation. \n \nLes défis d'insertion sont : (1) le manque de temps et/ou de ressources pour mettre en place des activités d'intégration et de formation; (2) le manque de qualification de la main-d'oeuvre – et par conséquent la nécessité de former les employé·e·s; (3) les caractéristiques des postes à combler; (4) le manque de savoirs, savoir-faire et savoir-être en lien avec la gestion de la diversité; et (5) la gestion du télétravail. \n \nLes défis de rétention sont : (1) les conditions de travail; (2) le salaire et les avantages; (3) la pénurie de logements; (4) le manque d'accompagnement pour la progression interne; (5) le pouvoir d'attraction des grandes villes; (6) le télétravail; (7) le manque de stimulation; et (8) le manque de services (milieux de garde, transport collectif, activités culturelles, etc.). \nSur la base des atouts, stratégies et besoins identifiés, des pistes de solutions sont avancées pour augmenter l'attractivité de l'Abitibi-Témiscamingue et de ses organisations.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.790
Threshold uncertainty score0.418

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.199 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2023
Admission routes1
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