Notice bibliographique
Résumé
Cet article vise à animer le débat sur les suites du retournement du secteur des technologies de l’information et de la communication. Il se focalise sur cinq pays de l’OCDE : les États-Unis, l’Irlande, la Finlande, les Pays-Bas, pour leur position dominante dans ce domaine, et la France comme référence nationale. Chaque pays affiche une spécialisation particulière. Il s’agit de comprendre dans quelle mesure cela peut expliquer la plus ou moins grande résistance de chaque économie au retournement du secteur des technologies de l’information. L’impression générale est que le ralentissement américain est resté modéré, grâce à la combinaison de deux éléments : la résistance des gains de productivité et le dynamisme persistant des dépenses des ménages, compensant une partie de la chute de l’investissement productif. La Finlande, la France, l’Irlande et les Pays-Bas ont été, à première vue, au moins autant affectés que les États-Unis en termes d’infléchissement de la croissance entre 2000 et 2001. Pour autant, la nouvelle économie n’est pas dépassée.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».