MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2744073900 · doi:10.34989/sdp-2016-21

The Digital Economy—Insight from a Special Survey with IT Service Exporters

2021· preprint· en· W2744073900 sur OpenAlexaffabout
James Fudurich, Lena Suchanek

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital economyService economyBusinessTertiary sector of the economyService (business)Digital transformationEveryday lifeInformation technologyInformation economyBusiness sectorIndustrial organizationEconomyMarketingCommerceEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technology (IT) is an increasingly integral part of everyday business and personal life reflecting the ongoing and accelerating digital transformation of the economy. In this paper, we present information gathered from a survey with export-oriented firms in the Canadian IT service industry and consultations with industry associations aimed at shedding light on this small but highly dynamic sector. Our main findings from this survey are: (i) IT service firms experience strong sales growth and tend to be very positive about their outlook, driven by the solid exports that comprise the majority of their sales; (ii) in this context, firms overwhelmingly view the weaker Canadian dollar as favourable, boosting their margins on foreign sales; (iii) because of the knowledge-intensive nature of the industry, firms report investing in human capital more than in physical capital. This often comes with strong employment and R&D investment intentions, although firms in some regions face difficulties in recruiting qualified staff. The survey results provide initial insight in the context of our broader agenda to better understand the implications of digitalization for the Canadian economy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEconstor (Econstor)Même sujetICT Impact and PoliciesTravaux en français237 207