Industry 4.0 in shipping: Implications to seafarers' skills and training
Notice bibliographique
Résumé
Industry 4.0 entails the modernisation of work, which is likely to have an impact on individuals’ employment, training and skills in the foreseeable future. Current debates on future skills for maritime operations tend to focus on technology as a necessary requirement for workers to adapt to changes. This technology-centred approach can be controversial as technology cannot govern how humans work and how they choose their careers after graduating. This paper employs a career-focused perspective that addresses Industry 4.0 and digitalisation from individuals’ career development viewpoint, and discusses the potential implications of digitalisation and automation on individuals’ careers in the maritime industry. The paper contributes to the discussion of how Industry 4.0 and digitalisation have the potential to affect individuals’ skills and training, as well as their future career trajectories. The paper also scrutinises career structures for seafarers as well as possible socio-economic implications on future maritime careers, skills and training in the context of Industry 4.0. These issues are examined through the use of interview data from two empirical projects between 2007 and 2018 as well as a literature review on careers in the global labour market and on Industry 4.0. It concludes with a set of agendas highlighting potential shortage of career support systems for seafarers as well as the need for stakeholder engagement in shaping future maritime skills.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».