POSSIBILITIES OF DIGITIZING AND APPLYING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO NATIONAL OCCUPATIONAL CLASSIFICATION (NOC-2025) IN UZBEKISTAN
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the process of digitizing National Occupational Classification (NOC-2025) in Uzbekistan, developed on the basis of the International Standard Classification of Occupations (ISCO-08), and the possibilities of applying artificial intelligence technologies to it. Although this classification exists today in a national form, and its digitization and the introduction of artificial intelligence elements to it based on modern technologies remain a pressing issue. In order to digitize the classification, international systems such as the International Standard Classification of Occupations (ISCO-08, ILO), European Skills, Competences, Qualifications and Occupations (ESCO), Occupational Information Network (O*NET, USA) and National Occupational Classification (NOC, Canada) have been analysed, and their approaches to digitization, automation and the application of artificial intelligence technologies has been studied. The results of the study show that digitizing the NOC-2025 classification based on artificial intelligence will expand the possibilities for effective management of the Uzbek labour market, the quick addition of new professions to the classification, and the recognition of professional qualifications in international labour migration processes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».