Évaluation des compétences numériques dans les emplois au Québec et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette étude utilise les offres d’emplois publiées pour comprendre les besoins des organisations en compétences numériques. L’étude souligne que si les compétences de pointe sont parfois requises, elles sont toutefois éclipsées par les compétences de base, qui semblent manquantes et pourtant nécessaires pour un très grand nombre d’emplois. Les résultats soulignent qu’il faut également penser aux compétences requises au-delà de l’expertise liée aux projets de transformation numérique, pour ensuite assurer la réalisation des activités d’exploitation une fois qu’elles ont été transformées. Les résultats montrent aussi que les compétences numériques les plus recherchées sont celles liées aux outils bureautiques, mais qu’il existe également une demande croissante pour des compétences plus spécialisées en matière de technologies de l’information et de communication.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".