The Impact of Industry 4.0 and State Incentives on Firms' Skills Needs: An Empirical Investigation of the Italian Manufacturing Sector
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The advent of Industry 4.0, marking the fourth industrial revolution, has profoundly transformed business operations and employment landscapes over the last ten years. While extensive research has focused on this shift's technological, organisational, and economic implications, recent sociological and educational studies have begun to explore the crucial role of skills in facilitating the implementation of Industry 4.0, along with the resulting new skill requirements. This paper examines a sample of Italian manufacturing firms that have adopted Industry 4.0 technologies. We draw on Skill‐Biased Technological Change theory to reflect on the relationship between technological change and the emerging skill needs within the firm. Additionally, we investigate the role of state incentives in guiding technological adoption and the subsequent development of skills. Moving beyond the dichotomous understanding of skills, our qualitative research enables us to propose an analytical framework presenting three main skills categories and their intersections and integrations, which appear to support I4.0 in our case study firms. Finally, while state incentives promote technological upgrades, adoption, and upskilling, they rarely lead to firms developing entirely new skill sets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».