Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate the influence of skill selection on productivity gains.To do this, using the productivity of intermediate goods and the average level of technology models, we construct a model in which we show that the implementation of policy based on investment in large technological projects and the selection of the right workers for high-skill tasks left back by automation in technologically advanced firms are the key for the productivity growth.Our model indicates that the size of the firm's project affects the productivity gain.Less investment in technology adoption and creation by small firms generates less productivity.However, the investment in large projects through technology adoption from the leader or innovation via R&D investment enhances both firms' productivity growth and competitiveness and aggrandizes them technologically.The automation process in these firms leaves behind an immense pool of high-skill tasks that need to be filled with a qualified workforce.Thus, selecting the right workers becomes extremely important in productivity growth.The exit from the workplace of low-skill workers with obsolete knowledge will follow the need for high-skill workers with knowledge that suits the new technologies used in the firms making room for machines in repetitive tasks and high-skill workers in high-skill jobs.Besides, we find that high-skill workers increase productivity growth due to the high-skill jobs, which affects the firms' productivity growth.To put it simply, technologically advanced firms, to improve productivity growth, should adopt strategies based on selecting qualified workers that can increase the productivity of high-skill tasks.However, the education system should keep up with the new skill tasks generated by automation in training high-skill workers in the modern work market.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».