UK's output lags in retail and financial services
Notice bibliographique
Résumé
countries. An adviser from the Sector Skills Development Agency (SSDA), the Government taskforce for improving skills levels across the economy, said that there were possibly too many managers in the financial Vicki Belt, a senior research adviser at the SSDA, said: There’s a negative relationship between levels of productivity and the amount of managers. There could be too many managers in the financial services sector. Retailers were not attracting enough graduates, she said. Productivity, which is measured as output per person, grew at an annual pace of just 0.3 per cent in the second quarter this year, the weakest since 1993. By contrast, in America output per hour grew by an average of 2.5 per cent a year between 1995 and 2004. Studies have put a large part of America’s strong productivity performance down to an ITdriven surge in efficiency in retailing. A study by the Centre for Economic Performance at the London School of Economics suggested that 80 per cent of the performance gap was down to the effectiveness with which IT was used. However, the SSDA highlighted Britain’s excellent performance in those sectors, where the country came at or close to the top of the league table. Britain’s productivity levels in the manufacture of food, drink and tobacco were ranked second only to Canada. It also had the highest level of productivity in the manufacture of furniture, jewellery, musical instruments and toys.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,010 |
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 ».