The impact of technological advancement on unemployment
Notice bibliographique
Résumé
Endüstri 4.0, aslen imalat sanayinde dijitalleşmenin önünü açmak için Alman hükümeti tarafından başlatılan bir yüksek teknoloji projesi olup icatçılık, inovasyon ve yenilikçiliğin yanında Yapay Zekanın (AI), Nesnelerin İnternetinin (IoT), Büyük Verinin, yeni algoritmaların, sensörlerin, kontrolörlerin, giyilebilir teknolojilerin ve robotların yaygınlaşan kullanımı ile karakterize edilmiştir. Bu çalışma, Yaratıcı Yıkım ve Sektörel Değişim Teorilerini baz alarak Endüstri 4.0 değişkeniyle işsizliği açıklamaya çalışmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler WEF (Dünya Ekonomik Forumu), UNIDO (Birleşmiş Milletler Sınai Kalkınma Teşkilatı) ve Dünya Bankasından elde edilmiş olup 2003-2016 zaman aralığını kapsamaktadır. İşsizliği ve sektörel değişimleri tahmin etmek için kullanılan ülkeler Kanada, Fransa, Almanya, İtalya, Güney Kore, Polonya, İspanya, Birleşik Krallık ve Amerika Birleşik Devletleri’dir ve bu ülkeler görece yüksek nüfusa sahip olan Endüstri 4.0 indeksinde ilk sıralarda yer alan OECD ülkeleridir. Ampirik sonuçlar göstermektedir ki Gayri Safi Sabit Sermaye Oluşumu (%GSMH), İmalat Sanayi Katma Değeri (%GSMH) ve “Networked Readiness Index” (Endüstri 4.0 hazırlık indeksi)’inin, beklenenin aksine, işsizlik üzerinde negatif etkisi vardır, yani işsizlik oranını azaltmaktadır. Buna göre, Endüstri 4.0 yeni iş olanakları yaratarak işsizliği düşürmektedir. \n \n-------------------- \nIndustry 4.0 is a term originally used for a high-technology project German government started up, which facilitated computerization of the manufacturing process and is characterized by the promotion of the innovativeness, invention, and innovation as well as the pervasion of usage of Artificial Intelligence (AI), Internet of Things (IoT), Big Data, new algorithms, sensors, controllers, wearable technologies and robots. This study tries to explain the unemployment rate change via Industry 4.0 basing upon two main theories, namely, Creative Destruction Theory and Sectoral Shifts Theory. Data used for this study are obtained from WEF, UNIDO and World Bank with a time range from 2003 to 2016. OECD countries with relatively high population rates, which rank at the top of NRI (Networked Readiness Index) such as Canada, France, Germany, Italy, Korea Republic, Poland, Spain, United Kingdom, and the United States are used to estimate unemployment and sectoral shifts and NRI proposed by World Economic Forum (WEF) is utilized as the technological advancement level. Empirical results show that Gross Capital Formation % of GDP, Manufacturing Value Added % of GDP and Networked Readiness Index (NRI) seem to have a negative and statistically significant impact on Unemployment Rate, which means that in contrary to expectations, \nIndustry 4.0 doesn’t decrease the level of employment, rather it creates new job opportunities decreasing the level of unemployment.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».