Industry 4.0, the Future of Work and Skills: Building Collective Resources for the Canadian Aerospace Industry
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the [Coronavirus Disease 2019] COVID-19 pandemic, demand for labour outstripped supply in the industry, resulting in labour shortages in many occupations. A major ongoing challenge is attracting a new generation of workers by offering good jobs and better work. The adoption of Industry 4.0 (I4.0) is often presented as a way to increase the competitiveness of the industry, while improving the quality of work and increasing skills by reducing repetitive, routine tasks. This research in the Montreal and Toronto aerospace clusters has two objectives: (1) to better understand the impact of I4.0 on work and skills; and (2) to identify the conditions that will enable the various stakeholders to meet the challenges of I4.0 and future skills. The research found that there is much variation between firms in terms of I4.0 adoption. Some firms are fully engaged and are currently operating a virtual factory, whereas others have yet to begin the turn towards I4.0. The impacts of I4.0 on work and skills vary, and they do not affect all workers nor affect them all in the same way. In both clusters (Montreal and Toronto), the central challenge of I4.0 and future skills is the production of collective resources.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».