Bibliographic record
Abstract
Au fur et A mesure que les activitA©s A©conomiques axA©es sur le savoir augmentent dans les pays dA©veloppA©s, l’information, la technologie et l’apprentissage jouent un rA´le croissant. L’utilisation et l’adoption des nouvelles techniques par les entreprises et les travailleurs constituent un A©lA©ment important du procA©dA© de diffusion et de progrA¨s technologique. Une A©tude des membres affiliA©s du RCCMTC Craig Riddell (UniversitA© de la Colombie-Britannique) et Xueda Song (UniversitA© York) et intitulA©e «Le rA´le de l’A©ducation dans l’utilisation et l’adoption de la technologie : DonnA©es probantes de l’EnquAate sur le lieu de travail et les employA©s» (Rapport de recherche du RCCMTC no 83) examine les effets causals du niveau scolaire des travailleurs sur leur utilisation et leur adoption des nouvelles techniques. L’A©tude montre que l’A©ducation exerce des effets causals sur certaines mesures dans ce domaine mais pas sur toutes. Depuis son lancement en 1995, le site Craigslist sert de plate-forme pour prA©senter des petites annonces, principalement pour un emploi, un logement, des services, des messages personnels ou pour des articles A vendre, et ce site reA§oit plus de 20 milliards de visites par mois, ce qui en fait l’un des sites Internet les plus visitA©s au monde. Les progrA¨s de l’Internet ont rA©volutionnA© la faA§on dont les gens recherchent des marchandises, des services, un logement ou mAame des amis. Le marchA© de la recherche d’un emploi et celui de la location d’un appartement ou d’une maison ont A©tA© totalement transformA©s depuis l’apparition de Craigslist et l’abondance des renseignements faciles d’accA¨s a modifiA© la maniA¨re dont ces marchA©s fonctionnent. Une A©tude par les membres affiliA©s du RCCMTC Kory Kroft (UniversitA© de Toronto) et Devin Pope (UniversitA© de Chicago) et intitulA©e «La recherche en ligne A©vince-t-elle la recherche traditionnelle et amA©liore-t-elle l'efficacitA© de l'appariement de l'offre et de la demande? A‰lA©ments de preuve dans les petites annonces Craigslist» (Rapport de recherche du RCCMTC no 108) montre que Craigslist a considA©rablement rA©duit les petites annonces d’emploi dans les journaux, a entraA®nA© une importante baisse du taux d’inoccupation des appartements et des maisons A louer, mais n’a pas eu d'effet sur le taux de chA´mage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".