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Enregistrement W4417342703 · doi:10.34079/2226-2822-2024-14-28-117-129

DIGITAL TRANSFORMATIONS OF PUBLIC EMPLOYMENT REGULATION: THE IMPACT OF GLOBALIZATION

2024· article· W4417342703 sur OpenAlexaboutno aff
Svitlana Lanska

Notice bibliographique

RevueVìsnik Marìupolʹsʹkogo deržavnogo unìversitetu Serìâ Ekonomìka · 2024
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor Market and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationModernization theoryPublic sectorDigital transformationState (computer science)Digital economyProcess (computing)Public policyIndustrial relationsUnification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is devoted to a comprehensive assessment of the manifestations of digitaltransformations in public employment regulation, taking into account the impact ofglobalization. The main components of the impact of globalization processes on the digitaltransformation of public employment policy have been identified. These include: thereassessment of the functional role of the state as a labor market regulator; the growing needfor the unification of digital standards; the stimulation of the development of modern digitalemployment services; and the necessity of harmonizing national digital solutions with globalcybersecurity frameworks. A conclusion has been drawn regarding the transformation of the concept of «publicemployment regulation» – from reactive responses to changes toward the strategic digitaldesign of national policies aimed at adapting to a dynamic, globally integrated digital economy. The article analyzes the key components of employment regulation and labor marketsystems in the EU, the USA, Canada, and Ukraine. It emphasizes that the digital transformationof the economy serves as a catalyst for the modernization of state labor policy. The study explores the primary changes caused by the implementation of digitaltechnologies in Ukraine’s employment regulation sector – namely, the introduction ofelectronic services by the State Employment Service of Ukraine (SESU), the increasingintegration of SESU’s information systems with other national registries, and the accelerationof internal process automation and optimization for addressing employment issues. The main effects of implementing these digital services are outlined, including thereduction of workload on employment centers, the elimination of excessive paperdocumentation, and the improved accessibility of employment-related information. Fourdistinct stages of the digitalization process of public employment regulation in Ukraine areidentified and characterized. The challenges of implementing digital transformations in Ukraine have beenemphasized, including: the digital divide; cybersecurity and personal data protection; theadaptation of legislation and regulatory frameworks; insufficient funding and human resourcecapacity; poor quality and limited functionality of electronic services; and the socio-economicconsequences of the war. Priority directions for updating public employment regulation in Ukraine, in the contextof adapting to the digital trajectory of national economic development under conditions ofinstability, have been identified. These include: strengthening cybersecurity and dataprotection, enhancing the digital literacy of the population, updating the legal and regulatoryframework, developing systems of professional training and retraining, and accelerating thedevelopment of inclusive digital services. Keywords:digitalization, employment, globalization, public employment regulation,transformation, labor resource flows, labor market, international labor market.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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