L’évolution de la nature du travail au Canada dans le contexte des progrès récents en technologie de l’automatisation
Bibliographic record
Abstract
Ces dernières années, les progrès technologiques en intelligence artificielle et en apprentissage automatique ont élargi le domaine des tâches pouvant être accomplies au moyen de la technologie de l’automatisation. Cette évolution a, par conséquent, soulevé des questions sur l’avenir du travail. Les débats à ce sujet ont surtout été axés sur les éventuelles pertes d’emplois attribuables à l’automatisation, sans prêter autant attention à la façon dont l’automatisation peut modifier la nature des emplois. La présente étude repose sur une approche fondée sur les tâches qui dirige l’attention vers l’évolution de la nature du travail au Canada plutôt que sur le remplacement des emplois. Cette approche considère les professions comme un ensemble de tâches, ce qui permet aux chercheurs d’évaluer les effets de l’automatisation dans le contexte de l’évolution des tâches de travail.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".