Qué indicadores TIC pueden mejorar la productividad en España
Notice bibliographique
Résumé
Espana ha dedicado en los ultimos anos importantes esfuerzos a traves de planes de desarrollo de la Sociedad de la Informacion a incrementar el nivel de adopcion de las TIC en toda la sociedad. Pero la simple adopcion de las TIC no basta para la mejora del nivel de productividad espanol. Este elevado nivel de adopcion (por ejemplo, el 94% de las empresas espanolas tienen banda ancha) deberia estar acompanado por una utilizacion optima de las nuevas tecnologias para solucionar la paradoja detectada en el caso espanol en cuanto a sus indicadores TIC y su nivel de productividad comparado con otros paises europeos como Noruega. Por ello, se puede apuntar que la «paradoja espanola de la productividad» reside en que el avance de los indicadores TIC se ha centrado sobre todo en la adopcion de las tecnologias, cuando el factor mas relevante para que este avance en TIC repercuta en la productividad y la competitividad es la utilizacion real que se hace de las tecnologias TIC y el grado de familiaridad y uso de las mismas de los ciudadanos, tanto trabajadores como consumidores.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».