Architecting a National AI Talent Ecosystem: A Systematic Scoping Review of Strategies for Education, Innovation, and Governance
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the critical need for a holistic, evidence-based national strategy to cultivate a world-class artificial intelligence (AI) talent pool. As AI reshapes global economies, labor markets, and the geopolitical landscape, national competitiveness hinges on the ability to develop, attract, and retain AI expertise. Employing a systematic scoping review methodology, this study synthesizes evidence from academic literature, government policy documents, and industry white papers to construct an integrated strategic blueprint. The analysis deconstructs the core components of a comprehensive talent development policy, proposing a multi-pillar framework that integrates a lifelong learning continuum, a differentiated talent pipeline architecture, synergistic public-private enablers, and modernized evaluation paradigms. Through a comparative analysis of divergent national strategies—including the market-driven model of the United States, the governance-first approach of the European Union, and the state-directed models of India, Singapore, the United Arab Emirates, and Canada—this paper illuminates the trade-offs between different philosophical and tactical choices. Key findings reveal the heterogeneous nature of AI's impact on labor, the centrality of public trust as a prerequisite for adoption, and a necessary paradigm shift from credential-based to competency-based talent evaluation. The proposed blueprint, which introduces a novel "Builder-Bridger" talent model, offers a comprehensive, actionable guide for policymakers and academic leaders aiming to build a sustainable and globally competitive national AI talent base capable of navigating the complexities of the AI era.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».