Notice bibliographique
Résumé
Career management over the lifespan has become increasingly important due to the extension of working lives in most developed and many developing countries. The extension of working lives, in fact, is a politically enforced phenomenon as a reaction of more or less constantly low birth rates and increased life expectancies that have caused global population ageing. In the last decade, several developed countries have introduced new regulations to gradually increase retirement age (i.e., eligibility age of receiving a public pension) from 65 to 67 in the mid-term future (e.g., Australia, Canada, Denmark, France, Germany, Greece, Israel, Netherlands, Poland, Spain, or the USA) (Organization for Economic Cooperation and Development [OECD] 2013). Further, plans to increase the retirement age even beyond 67 exist in some countries, such as in the UK, which plans an increase of retirement age to 68 between 2044 and 2046 (OECD 2013). In addition to the normal retirement age, some countries have implemented a policy to allow people, who have contributed for a certain time (e.g., 40 years in Greece or 45 years of minimum contributory record in Germany), to receive a public pension before retirement age (e.g., starting from 62 in Greece or 63 in Germany) (OECD 2013; German Statutory Pension Insurance Scheme 2015). These new regulations will have a critical impact on the labour market in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».