Böse Riesen früher und heute: Förderung der sozialen Sicherheit und des Wirtschaftswachstums in der Region Asien und Pazifik
Notice bibliographique
Résumé
Auszug Obwohl die Region Asien und Pazifik sich durch eine enorme Diversität auszeichnet, verdient sie auch als Ganzes Aufmerksamkeit. In den letzten Jahren wurden große Fortschritte bei der Förderung des Wirtschaftswachstums, dem Aufbau der sozialen Sicherheit und der Linderung von Armut erzielt, aber es bleiben noch riesige Herausforderungen bestehen, von denen neun hier identifiziert werden. Fünf davon entsprechen den in Europa vor 60 Jahren vorherrschenden Problemen: Not, Elend, Unterbeschäftigung, schlechte Ausbildung und schlechte Gesundheit. Die anderen vier, ungleichmäßiges Wachstum, Diskriminierung, Korruption und alternde Bevölkerungen, beeinträchtigen die Wirksamkeit von Maßnahmen zur Bekämpfung der ersten fünf. Hier wird eine vierteilige Antwortstrategie umrissen, die Mechanismen einschließt, um die Beschäftigung im formellen Sektor zu fördern, die Deckung durch die soziale Sicherheit im formellen Sektor und auf den informellen Sektor auszuweiten und um Netze der sozialen Sicherheit für Personen einzurichten und aufrechtzuerhalten, die sonst vom Sozialschutz ausgeschlossen wären.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».