Introduction to the special issue on the Survey of Adult Skills (PIAAC)
Notice bibliographique
Résumé
This special issue brings together five articles on the Survey of Adult Skills (PIAAC).The PIACC measures the proficiency of 16-65 year-olds in literacy, numeracy and problem solving in technology-rich environments.The main motivation for the survey is that these cognitive skills are critical inputs for success in the labor market.There were two rounds of data collection for the PIACC.In the first round, which took place during 2011 and 2012, a total of 166,000 adults between the ages of 16 and 65 were surveyed in 21 countries: Australia, Austria, Belgium (only Flanders), Canada, Cyprus, the Czech Republic, Denmark, England (and separately Northern Ireland), Estonia, Finland, France, Germany, Ireland, Italy, Japan, Korea, the Netherlands, Norway, Poland, Russia, the Slovak Republic, Spain, Sweden and the United States.The second round took place during 2014 and 2015 in 9 additional countries with a total of 50,250 adults.The countries that participated in the second round were Chile, Greece, Indonesia, Israel, Lithuania, New Zealand, Singapore, Slovenia and Turkey.OECD (2016) provides details on the survey and an overview of the key facts.Table 1 documents the levels of literacy and numeracy proficiency across the OECD countries.The literacy outcomes measure "the ability of individuals to understand, evaluate, use and engagex with written texts in order to participate in society, achieve one's goals, and develop one's knowledge and potential" (OECD 2016, p. 38), while numeracy measures "the ability to access, use, interpret and communicate mathematical information and ideas in order to engage in and manage the mathematical demands of a range of situations in adult life" (OECD 2016, p. 47).The maximum score is 400 in for both measures and the table report average scores for each country.There is a large variation in the average levels of proficiency of literacy and numeracy across
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,095 |
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 ».