MEASURING NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE CAPACITY: A HOLISTIC APPROACH BASED ON HUMAN CAPITAL SPECIALIZATION
Notice bibliographique
Résumé
The transformative impact of artificial intelligence has made the need to acquire necessary skills for technology adoption and adaptation even more critical. This situation has highlighted the need for developing criteria, metrics, and methodologies to measure advancements in the field of artificial intelligence. The primary objective of this research is to determine the national level of specialization in the field of artificial intelligence. To achieve this goal, human capital elements such as knowledge base, skills, and sectoral experiences have been comprehensively examined. The research was conducted in three stages. In the first stage, a comprehensive conceptual framework was developed to examine the specialization level of human capital and related factors. This framework forms the theoretical foundation of the study. In the second stage, an original model was developed to measure the specialization level of human capital in the field of artificial intelligence. The AHP-Gauss method, a hybrid approach, was used in developing this model. In the final stage of the research, the developed model was used to analyze and comparatively evaluate the specialization level of human capital in AI across the countries included in the study scope. This stage enabled the empirical measurement of national artificial intelligence competencies and the establishment of a cross-country comparative assessment. The research findings reveal that the United States, the United Kingdom, India, Germany, and Canada are in leading positions in terms of human capital specialization levels in the field of artificial intelligence. The study's results emphasize the necessity of clarifying the strategic approach for developing human capital in the artificial intelligence domain and shed light on areas that require intensified focus in this context. These findings provide critically important data for the formulation of national artificial intelligence policies and the design of human capital development strategies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».