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Enregistrement W1975155767 · doi:10.1093/icc/dtr029

Information technology and the changing workplace in Canada: firm-level evidence

2011· article· en· W1975155767 sur OpenAlexafffundabout
Saeed Moshiri, Wayne Simpson

Notice bibliographique

RevueIndustrial and Corporate Change · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésProductivitySpillover effectInformation and Communications TechnologyInformation technologyThe InternetBusinessHuman capitalCompetition (biology)Sample (material)Industrial organizationMarketingTechnological changeLabour economicsMomentum (technical analysis)Control (management)EconomicsMicroeconomicsManagementMarket economyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in information and communication technology (ICT) have had dramatic effects on both individual and workplace performance. Use of computers and the Internet as general-purpose technologies has spread rapidly across all sectors of the economy, transforming business organization, increasing competition, and fostering innovation. Understanding the influence of ICT on the dynamics of the workplace requires information on both demand and supply sides of the labor market, but it is only recently that the study of both sides of the market has become feasible using linked employer–employee data. In this article, we investigate the effects of new technology on firm productivity using the rich Canadian Workplace and Employee Survey for the period 1999–2003. We apply a mixed regression model which includes both firm and employee characteristics as well as their interactions with computer use. Our model allows us to control for unobserved heterogeneity at higher levels along many dimensions. Our findings indicate that computer use by employees has a positive and significant effect on the productivity of firms that the effect has not lost its momentum, and that spillover effects are not significant. Moreover, human capital enhances the effect of computer use on productivity, but organizational changes do not interact with computer use in our sample period.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,042 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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