Accomodation to a ”New Normality” – Risk or Benefit?
Notice bibliographique
Résumé
The pandemia generated by the COVID-19 represents first of all a human tragedy, affecting society at its basis, and the effects induced by this boomerang are reflected on the labour market as well. The pandemia has accentuated the need of automation, even on the level of the insurance market, a fact that creates a lot of stress among the employees. The main purpose of the paper is to highlight the situation of the persons employed in various sectors of activity during the current pandemic conditions. The pandemic in the last year prompted large companies to explore more actively the opportunities to automate their activities. In the paper, the authors present the effects of automation on employed people in various fields of activity, including the field of insurance, which has the effect of losing jobs and replacing human staff with the assistance of artificial technology. After the implementation of automation technologies, the roles and way of working of about a quarter of employees have changed globally, while one of ten employees already needed retraining. This trend will continue to grow, with respondents stating that they will have to retrain a third of the workforce in the next three years as a result of the changing roles. The impact upon sales of goods and services is of a lasting nature and the insurance companies have to adapt their methods to reach their clients where they are, as well as in way of selling an insurance police as in ascertainment of damage and risk inspection.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».