Социально-Экономические Последствия Повышения Пенсионного Возраста В Российской Федерации // Social And Economic Consequences Of Increase Of Pension Age In The Russian Federation
Notice bibliographique
Résumé
The problem of increase of pension age in our country is discussed already from the first steps of market transformations of provision of pensions, i. e. quarter of the century, and without some visible advancement to its decision. At the same time all civilised countries have already developed the accurate program of actions under its decision, though and with different social and economic consequences: one have raised pension age “shock” tools for one-two year, others have stretched this process for some decades, the third have refused an age regulator the insurance pension rights. In present social and economic conditions the problem of increase of pension age in Russia has got a special sharpness. Проблема повышения пенсионного возраста в нашей стране обсуждается с первых шагов рыночных преобразований пенсионного обеспечения, т. е. четверть века, и без сколько-нибудь видимого продвижения к ее решению. В то же время все цивилизованные страны уже выработали четкую программу действий по ее решению, хотя и с разными социальными и экономическими последствиями: одни повысили пенсионный возраст «шоковыми» инструментами за один-два года, другие растянули этот процесс на несколько десятилетий, третьи отказались от возрастного регулятора страховых пенсионных прав. В нынешних социально-экономических условиях проблема повышения пенсионного возраста в России приобрела особую остроту.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».