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Enregistrement W7081088836 · doi:10.5281/zenodo.17091464

Industry Competitiveness 2035: Quattro scenari su come le tecnologie emergenti plasmeranno l'industria del futuro

2025· article· it· W7081088836 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueit
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures studiesHorizon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questo rapporto presenta i risultati di un progetto di ricerca orientato al futuro che esplora la competitività futura delle imprese italiane di medie-grandi dimensioni, plasmata dall'intelligenza artificiale e dalle tecnologie abilitanti. Il suo scopo è quello di fornire sia riflessioni che spunti, offrendo una visione strutturata dei futuri possibili e delle loro implicazioni strategiche. Il documento si apre con una panoramica del contesto di ricerca – l'Osservatorio sulle tendenze e le applicazioni del supercalcolo – in cui si colloca questo studio. Successivamente, vengono presentati il quadro teorico: attingendo al campo dei Future Studies, questa sezione chiarisce le distinzioni tra foresight, forecast e foresight strategico e spiega i principi e gli obiettivi dello strategic foresight. Segue la sezione metodologica, che descrive in dettaglio le diverse tecniche impiegate per raggiungere gli obiettivi del progetto. La ricerca, che ha coinvolto un gruppo di esperti visionari, ha combinato tecniche di Horizon scanning e di scenario planning, consentendo un'esplorazione completa delle tendenze, delle incertezze e dei fattori trasformativi che potrebbero plasmare il futuro panorama competitivo. Al centro del rapporto ci sono quattro scenari futuri originali. Ogni scenario è stato accuratamente elaborato e analizzato, evidenziando le possibili opportunità e le minacce. Questi scenari offrono visioni alternative sul come le aziende italiane medio-grandi potrebbero evolversi, sottolineando la variabilità e l'incertezza del futuro e fornendo al contempo spunti attuabili per i decisori e gli altri stakeholder. Infine, nella sezione conclusiva sono inclusi approfondimenti strategici e pattern sorprendenti o trascurati, emersi durante lo studio, evidenziando suggerimenti e idee interessanti che potrebbero essere ulteriormente sviluppati. Questa ricerca non è solo un'esplorazione di potenziali futuri, ma è una guida per il pensiero strategico, l'innovazione e la preparazione, che consente alle aziende italiane e agli ecosistemi dell'innovazione di affrontare le sfide e le opportunità dell'economia di domani basata sull'intelligenza artificiale .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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