e-Skills: The International dimension and the Impact ofGlobalisation - Final Report 2014
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In today’s increasingly knowledge-based economies, new information and communication technologies are a key engine for growth fuelled by the innovative ideas of highly - skilled workers. However, obtaining adequate quantities of employees with the necessary e-skills is a challenge. This is a growing international problem with many countries having an insufficient numbers of workers with the right e-Skills. For example: Australia: “Even though there’s 10,000 jobs a year created in IT, there are only 4500 students studying IT at university, and not all of them graduate” (Talevski and Osman, 2013). Brazil: “Brazil’s ICT sector requires about 78,000 [new] people by 2014. But, according to Brasscom, there are only 33,000 youths studying ICT related courses in the country” (Ammachchi, 2012). Canada: “It is widely acknowledged that it is becoming inc reasingly difficult to recruit for a variety of critical ICT occupations –from entry level to seasoned” (Ticoll and Nordicity, 2012). Europe: It is estimated that there will be an e-skills gap within Europe of up to 900,000 (main forecast scenario) ICT pr actitioners by 2020” (Empirica, 2014). Japan: It is reported that 80% of IT and user companies report an e-skills shortage (IPA, IT HR White Paper, 2013) United States: “Unlike the fiscal cliff where we are still peering over the edge, we careened over the “IT Skills Cliff” some years ago as our economy digitalized, mobilized and further “technologized”, and our IT skilled labour supply failed to keep up” (Miano, 2013).
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle