Comparaison internationale de l’utilisation de la main-d’oeuvre dans l’industrie : un programme linéaire
Notice bibliographique
Résumé
This linear programming model for educational planning, by allowing for choice among techniques of production, permits the introduction of non-constant factor substitution into the production function. The model is applied to educational planning in France and treats simultaneously four kinds of educated manpower and capital in the seven major industrial sectors of an economy. Alternative techniques are drawn from seven other countries for which reasonably comparable data are available. These techniques of production define the production function and determine the demand for educated manpower and capital independently of the supply of these factors. An initial static model maximizes GNP (holding its composition constant) subject to a fixed supply of manpower and capital. The model thus tests whether supply is the constraining factor in the choice of technique in theshort run. In the case tested, it is. In the dynamic version of the model, supply is allowed to increase by means of education (for manpower) and investment (for physical capital). Consumable GNP, that is GNP net of the cost of education and investment, is maximized. Terminal capital stock problems make it impossible to test the model directly. The problem is then broken down into two steps: the identification of the techniques (one for each industry) which permit the greatest net contribution to GNP, and the movement in time towards these "optimal" techniques. The first of these steps is solved using a dual version of the model, but the second is not attempted in this paper.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».