Technologies de l’information, productivité et croissance des entreprises : résultats basés sur de nouvelles microdonnées internationales
Notice bibliographique
Résumé
La relation entre les technologies de l’information (TI), la productivité et la croissance économique a été établie au niveau agrégé. Cependant, les mécanismes par lesquels l’effet se manifeste au niveau de l’entreprise restent à préciser. Les organismes statistiques ont élaboré des indicateurs de l’aptitude des entreprises à utiliser les technologies de l’information (p. ex. l’infrastructure des technologies de l’information, la diffusion de technologies particulières) et certains indicateurs de l’utilisation réelle (p. ex. buts et fréquence d’utilisation). L’étape suivante consiste à produire des estimations de l’impact de l’utilisation des technologies de l’information. Une étude menée récemment par l’OCDE visait à résoudre cette question en utilisant des données agrégées pour les pays membres de l’OCDE, ainsi que des microdonnées pour l’Allemagne et les États‑Unis. Une deuxième phase de l’étude de l’OCDE consistera en une série de projets, regroupant deux ou trois pays, réalisée au moyen de nouvelles microdonnées obtenues récemment pour une douzaine de pays environ. Le présent article décrit l’un de ces projets, destiné à évaluer l’effet des technologies de l’information au Danemark, au Japon et aux États‑Unis. Chacun de ces pays a recueilli récemment de nouvelles données sur l’utilisation des technologies de l’information au niveau de l’entreprise et procédé à l’analyse préliminaire de celles-ci. En outre, chaque pays se distingue des autres par sa structure de marché et sa structure institutionnelle. La prochaine phase du projet consistera à élaborer des estimations de l’effet de l’utilisation des technologies de l’information fondées sur ces nouvelles microdonnées, ainsi qu’à émettre et à tester des hypothèses qui tiennent compte des différences entre les structures de marché et les structures institutionnelles de ces pays.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».