MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1481009058 · doi:10.7202/601299ar

Les nouvelles technologies et l’emploi au Québec

2009· article· fr· W1481009058 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Pierre‐André Julien, Jean-Claude Thibodeau, Georges Matthews

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcurrenceHumanitiesPolitical scienceEconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La plupart des travaux concernant l’impact des technologies nouvelles, en particulier l’électronique, sur l’emploi sont trop généraux ou trop techniques. La recherche en cours, dont l’article qui suit ne constitue qu’une étape, se veut une approche à la fois « micro » et « macro-économique ». D’une part, elle analyse l’effet des nouvelles technologies selon les divers segments du processus de production dans des firmes représentatives des différents niveaux de modernisation. D’autre part, elle tient compte de variables générales telles la concurrence, les possibilités des marchés ou les problèmes d’approvisionnement. Les présents résultats, basés sur l’analyse de trois industries des groupes majeurs du textile, des pâtes et papiers et des institutions d’épargne et de crédit sont plutôt pessimistes quant à l’emploi sectoriel; mais ils doivent être complétés par l’étude d’autres groupes industriels, par des études sur les possibilités de nouveaux emplois et par des analyses de cohérence, à l’aide du modèle économétrique CHOIX.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueL Actualité économiqueMême sujetFirm Innovation and GrowthTravaux en français237 207