Notice bibliographique
Résumé
This article will discussed about demographic issues in Malaysia and focused about fertility trend, increasing the number of ageing (60 years and above) and non citizen residents. Since 2016 years the crude birth rate in Malaysia are decreased to 16.6 per 1000 population compared to 18.5 per 1000 population in 2009. Starting on years 2019, fertility trend among women are decreased which is below the replacement level 2.1 child per women (15-49 years reproductive women) especially Chinese and Indian ethnic. In 2014, Chinese ethnic and Indian showed that total fertility rate is 1.4 child per women. In 2015, Malay ethnic showed the total fertility rate is 2.6 per child among women 15- 49 years. This situation showed the issued of age population increasingly significantly. The percentage of older person in Malaysia in 2010 among Chinese, Indian, Malay and Bumiputera ethnic are representively 12.2 percent, 7.9 percent, 7.3 percent and 6.2 percent. It showed that the issues of social support for example the living arrangement of older persons, health care, health status and income are the most important issues and must be addressed. Besides that, Malaysia will be challenging problem migrant worker from Asian country and will cause the problem for example for Malaysian citizen to get the work. Based on Department of Statistics Malaysia in 2016, there are about 3.3 million non-Malaysian citizens in Malaysia which is 80.3 percent in 15-64 years. Hopefully this paper will provide some suggestions to enable the authorities to address these issues more effectively.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».