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Enregistrement W3035621892 · doi:10.30525/2661-5169/2020-1-5

WAGE PAYMENTS IN THE WORLD

2020· article· en· W3035621892 sur OpenAlexaboutno aff
Anzhelika Mashevska

Notice bibliographique

RevueGreen Blue and Digital Economy Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture Market Analysis Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryWageEarningsUkrainianChinaPopulationPaymentImmigrationDemographic economicsPolitical scienceLabour economicsEconomicsBusinessSociologyLawAccountingDemographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the article is to analyze earnings in different countries of the world. The wages of the population of different countries are analyzed: the USA, Canada, the former Soviet Union countries, the rating of 30 states-leaders on average salary (gross) is made. It is proved that, in addition to national statistical institutions, international organizations are also engaged in the compilation of wage ratings. Their statistical surveys are highly reliable: when calculating the average wage, salaries of employees are taken into account, emphasizing their qualifications and work experience, without taking into account businesspersons, private or individual entrepreneurs, pensioners, assisted persons and others. Method. According to the ratings, the list of the most sought after and highly profitable professions is constantly changing. The labor market is out of place, and before the prestigious specialties cease to be relevant, and their place is occupied by new ones, the demand of representatives of a profession also depends on the region. What has become of further development is that in recent years many popular and unusual professions have appeared in the countries of the Far East: Japan, Korea, China, Taiwan, Hong Kong and others. For example, many Ukrainian citizens teach English as a "native" language in China. It is important for the Chinese that the teacher be European, and the demand for language courses is enormous (especially in the province). Results. For those citizens who have pronounced Caucasian features, they have blond hair, fair complexion, and eyes that are beautiful and young, with even greater opportunities to earn money, the trend for the European appearance in China, Korea and Japan is huge. Value/originality. According to the analysis of the countries with the highest average salary level, 20 positions belong to the European countries, 2 are from America and Oceania and 6 are Asian. The important products and services can have a serious impact on cost of living, with 100 USD being of different weight in Japan and in Ukraine. Therefore, the inflationary processes that enter the economy significantly affect the level of wages of people, which in turn affects the standard of living of the population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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