MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W74178864 · doi:10.71781/24136

L’étude des déterminants et des effets de la formation au sein des entreprises canadiennes : au-delà de la productivité

2010· dissertation· fr· W74178864 on OpenAlexaboutno aff
Amélie Bernier

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les milieux de travail canadiens présentent des visages diversifiés et en pleine mutation. En raison de facteurs tels que les nouvelles technologies, la mondialisation, l’économie du savoir ou encore l’évolution démographique, la transformation des entreprises canadiennes passe par une main-d’œuvre qualifiée, adaptable et de qualité. Notre recherche s’inscrit dans le cadre des études s’intéressant aux comportements des entreprises en matière d’investissement en capital humain au Canada. Nous avons retenu un cadre théorique qui est constitué principalement de la théorie du capital humain, de celle des ressources internes et de l’approche des coûts et des bénéfices. Pour les fins de notre recherche, nous retenons une approche quantitative longitudinale, en utilisant des données secondaires issues du questionnaire des employeurs de l’Enquête sur le milieu de travail et les employés pour les années 1999 à 2005 inclusivement. La nature longitudinale de l’EMTE permet de corriger pour les biais liés à l’hétérogénéité non observée des firmes et à l’endogénéité possible de la variable de formation. Notre étude se divise globalement en trois articles. Dans les deux premiers cas, les dépenses en formation sont considérées comme une variable explicative de la productivité et du taux de roulement des employés. Dans le troisième cas, les dépenses de formation constituent la variable dépendante à l’étude. Le premier article examine l’effet des investissements en formation sur la productivité des entreprises canadiennes. La littérature scientifique traitant de l’impact de la formation sur la performance des entreprises continue de s’accroître dû aux nouvelles techniques d’estimations, à la disponibilité des données, et à l’intérêt grandissant pour le capital humain. Les résultats partiels des études antérieures montrent la possibilité que les retours des investissements réalisés en formation puissent avoir des effets au-delà de l’année courante. Sur le plan théorique, cette hypothèse a du sens, mais au niveau empirique il semble que les liens formels entre la formation et la productivité des entreprises ne sont pas clairement identifiés. Nos résultats montrent que les investissements en formation réalisés avec trois années de retard engendrent des effets positifs et significatifs sur la productivité à court et à moyen termes. L’interaction entre les différents types d’investissements permet de vérifier l’hypothèse à l’effet que les investissements en capital physique et en capital humain soient complémentaires et se supportent mutuellement. Après avoir procédé à l’estimation de l’effet des dépenses en formation structurée sur la productivité des entreprises, nous nous demandons pour quelles raisons les employeurs demeurent réticents quant aux retours des investissements en formation ? Dans le cadre de cette seconde réflexion, nous nous intéressons à deux dimensions de l’estimation du roulement, à savoir le roulement de nature volontaire et une mesure de l’optimum. Les résultats obtenus quant à l’effet des dépenses en formation structurée par employé sur les taux de roulement volontaire et optimal montrent que la relation est positive dans les deux cas. Cet article vise également à vérifier si différents outils organisationnels associés aux relations industrielles peuvent avoir un effet sur la réduction du taux de roulement volontaire des employés. Nos résultats montrent aussi que la présence syndicale et la perception d’un bon climat de travail traduisent dans un sens, un environnement dans lequel l’employeur et les employés ont des intérêts communs pour la poursuite de mêmes objectifs. Dans le cadre du troisième article, nous examinons certains déterminants des investissements en formation structurée au sein des milieux de travail. Nos résultats montrent qu’une entreprise de grande taille, qui investit davantage en capital physique par employé par rapport à la moyenne, au sein de laquelle un grand pourcentage de travailleurs utilisent un ordinateur, où il y a une proportion élevée de nouvelles embauches et pour laquelle l’employeur introduit un système cohérent de pratiques dépense davantage en formation structurée qu’une entreprise qui ne possède pas ces caractéristiques, toutes choses égales par ailleurs. Ces résultats permettent de discuter également de la complémentarité des facteurs faisant partie d’un cercle vertueux de croissance des entreprises pouvant déterminer les investissements en formation.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.994
Threshold uncertainty score0.706

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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 head0.045
GPT teacher head0.312
Teacher spread0.268 · 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 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
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicFirm Innovation and GrowthFrench-language works237,207