МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ РОССИЙСКИХ СТАТИСТИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ ЗА ЗАНЯТОСТЬЮ ИНВАЛИДОВ
Notice bibliographique
Résumé
Ratification of the Convention on the rights of persons with disabilities denoted transition to a new understanding that disability results from the interaction between persons with impairments and attitudinal and environmental barriers that hinders their full and effective participation in society on an equal basis with others. The objective of this research is to suggest improvements to Russian disability employment statistics in compliance with modern model of disability on the basis of the international experience. Based on the lessons learned from the experience of countries of the European Union, Australia, Canada the authors formulated recommendations on designating groups of people with disabilities and recognizing barriers in the labor market that are be applicable to the existing Rosstat surveys and observations. Firstly, to avoid measurement errors in the number of persons officially recognized as disabled, it is recommended to use a separate question about the degree of disability. Secondly, it is proposed to use questions about longstanding health conditions and basic activities limitations. Thirdly, an additional module to Labor force survey may be included in accordance with experience of the EU countries. This module is aimed at identifying barriers in the labor market for the disabled people. It is reasonable to include in it questions on the work limitations due to health conditions and basic activities limitations, requirements in special assistance, employer awareness of the disability status, health conditions and basic activities limitations of the individual; other reasons of work limitations (not including health reasons). The questions on the barriers in the labor market have never been considered before in the Russian statistics.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,016 |
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 ».