Notice bibliographique
Résumé
In 2008, in discussing issues of extraterritorial application of American employee benefits law, I wrote: “Global employee benefits law is an emerging field of study.” No longer is this the case. As the recent publication of a casebook on global employee benefit law, and now this series of comparative pension law papers, prove, this field of study is rapidly expanding. Conferences, lectures, and symposiums are being held not only in the United States, but across the globe concerning how to make employee benefits more secure through learning from the pension experiences of other countries.In thinking about how to systematically study the field of global employee benefits law, many have maintained that we should consider the values that countries seek to promote in providing pension and other types of benefits to their citizens and employees. This “values perspective” emphasizes the values of responsibility, protection, solidarity, non-discrimination, and participation. The papers in this symposium by Professors Muir, Moore, and Davis consider the values that underlie pension systems in the United States, Canada, and Australia. By considering these pension values, these papers help to explain not only why the recent global financial crisis adversely impacted so many countries' pension systems, but also why some systems were better able to respond to the challenge posed by this crisis than others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».