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Enregistrement W2160095678 · doi:10.7202/012846ar

Les technologies de l’information et la productivité : situation actuelle et perspectives d’avenir

2006· article· fr· W2160095678 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen D. Oliner, Daniel E. Sichel

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la deuxième moitié des années quatre-vingt-dix, la croissance de la productivité de l’économie américaine a rebondi, un phénomène que nombre d’analystes ont attribué aux technologies de l’information. Cependant, peu de temps après que ce consensus se soit imposé, la demande pour les produits de technologies de l’information s’effondrait, relançant un vif débat sur le lien entre les technologies de l’information et la productivité, de même que sur la durabilité éventuelle d’une croissance aussi forte. Nous apportons notre contribution à ce débat de deux manières : premièrement, dans le but d’évaluer la robustesse de notre argumentation antérieure, nous prolongerons, jusqu’à la fin de 2001, notre analyse de la comptabilité de la croissance, dont nous avons déjà publié les résultats (Oliner et Sichel, 2000a). Les nouveaux résultats confirment les conclusions de nos travaux antérieurs : la croissance accélérée de la productivité du travail après 1995 découle principalement de l’usage croissant des biens d’équipement de type technologies de l’information et de gains d’efficacité accrus du côté de leur production ; deuxièmement, nous analyserons les propriétés de régime d’état stationnaire d’un modèle de croissance multisectoriel, afin de jauger la durabilité potentielle d’un tel regain de productivité. Nous en déduirons une fourchette de valeurs pour la croissance de la productivité du travail, se situant entre 2 % et 2 ¾ % par année, ce qui laisse présager que l’essentiel – sinon la totalité – de ce regain de vitalité pourrait être durable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0180,017
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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