Proceedings of the global conference on education and research: Volume 5
Notice bibliographique
Résumé
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">The human capital approach, introduced inthe 1960s, has been pivotal in connecting education and skills to personalincome, prompting a shift in public expenditure to view education as aneconomic investment rather than merely a cost. This theory underscoreseducation’s critical function in the economy, suggesting that it couldpotentially alleviate poverty, inequality, and social exclusion—especiallywithin a knowledge-based economy. However, the post-pandemiclandscape in the United States has revealed significant increases insocioeconomic inequality and social exclusion, challenging the optimistic projectionsfor the future workforce. The disruption caused by the COVID-19 pandemichighlighted the connection between human capital, gross domestic product, andper capital income, affecting nations across the income spectrum. The rise ofremote work has underscored universities' need to equip individualswith the skills to thrive alongside artificial intelligence in evolving jobmarkets. The World Bank, as a leading development finance institution, plays asignificant role in shaping education reforms and policies in this context. Thisstudy uses World Bank data to evaluate the importance of education in supporting tomorrow's workforce, aligning with the human capital approach and advancements in labor-substituting technologies. It will explore thefundamental question of education’s role in building human capital through asystematic literature review of 40 publications and a time series analysis ofthe World Development Reports from 1978 to 2024. The article provides insightsinto how the World Bank influences education policy formation while examiningthe relationship between education, human capital, and economic growth,ultimately contributing to a broader understanding of educational strategies inthe face of evolving economic challenges.<o:p></o:p></span> <p class="MsoNormal"><strong><span lang="EN-US">Keywords</span></strong><b><span lang="EN-US">:</span></b><span lang="EN-US"> Human Capital, Skilled Workforce, Education, World Bank, Remote Work, Economic Growth, Poverty <o:p></o:p></span>
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».