Portrait des compétences numériques des personnels de l’industrie minière en Nouvelle-Calédonie. Rapport scientifique intermédiaire
Bibliographic record
Abstract
- Les objectifs du programme « Mine du Futur, Automatisation de la mine et mutualisation des moyens » sont d’explorer les voies possibles d’automatisation par intégration de technologies innovantes dans le processus minier, et d’étudier les possibilités de mutualisation de moyens entre les compagnies minières opérant en Nouvelle-Calédonie. Le terme d’automatisation doit s’entendre dans un sens très large comme une approche technologique permettant un meilleur contrôle des opérations minières.- Dans ce cadre, il a semblé utile et nécessaire de mieux connaitre les compétences numériques des personnels travaillant dans les différentes mines de Nouvelle-Calédonie pour, d’une part savoir quelle est leur maîtrise de certains outils numériques, avoir leur perception sur leur capacité à les utiliser, etd’autre part identifier les attentes et les craintes légitimes des personnels vis-à-vis du développement d’outils numériques dans leur corps d’emploi. - Ce portrait des compétences numériques des employés représente une étape incontournable pour bien choisir les formations à offrir et les outils adaptés àdéployer en réponse aux attentes et aux besoins.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".