Notice bibliographique
Résumé
Over the next eight years, employment in Australia will grow to almost 14 million jobs, a net increase of some 1.6 million jobs. In which industries and regions will these jobs be? What occupations will the workers perform? The labour market in Australia is constantly changing. It is unlikely that these questions will have the same answers in 2025 that they have today. The Victoria University Employment Forecasting (VUEF) project attempts to address these questions, in the context of a macroeconomic model that has the capacity to incorporate detailed structural and demographic change. As a generation of baby-boomers retires and a new generation – many with degree-level qualifications in management and commerce, society and culture, health and other fields – enters the workforce, the service industries will continue to dominate. The modelling finds that just three industry divisions – health care and social assistance, professional services, and education and training – will account for more than half of employment growth over the next eight years. Accordingly, employment in the professional occupations will continue to grow strongly, adding almost 600, 000 jobs to employ 3.4 million people, or a quarter of the workforce, by 2025. A gradual reversal of some of the adverse conditions affecting employment in the manufacturing and agricultural sectors will see a return to positive, albeit modest, growth rates in these sectors. High urban population growth forecasts and the dominance of growth in the service industries mean that more than 75 per cent of employment growth, or a net increase of 1.2 million jobs, will be in the capital cities. Melbourne and Sydney will account for just over half of the forecast growth in national employment. Full or partial subscriptions to the 2017 edition of the detailed VUEF database are now available from the Centre of Policy Studies at Victoria University.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,148 |
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 ».