MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403736768 · doi:10.17821/srels/2024/v61i5/171586

Technology, AI and Productivity

2024· article· en· W4403736768 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Information and Knowledge · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information Technology (IT) has been identified as a driver of productivity. Despite tremendous advances in IT and its extensive adoption, productivity gains in developed economies have fluctuated. One area of IT that has received much attention recently is Artificial Intelligence (AI). Artificial intelligence as a recognized discipline is almost seventy years old and we are now at the point where forty per cent of the global workforce is exposed to artificial intelligence. Much of this artificial intelligence is not meant to perform cognitive tasks, rather it is meant to augment the task of the user. We now stand on the edge of possibly huge increases in productivity due to the impact of Generative AI. Generative AI’s capabilities are engineered to perform cognitive tasks. As such, Generative AI is meant to complement the user. While much has been written about the anticipated growth in productivity due to Generative AI, not as much has been written about the potential impact on global employment. This paper reviews the relationship between IT and productivity and the potential impact of Generative AI on employment. While Generative AI has the potential to complement knowledge workers with higher education and skills, there is a danger of displacing some workers without such education and skills.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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