Notice bibliographique
Résumé
In Australia, a means-tested old-age \n public pension is paid from general tax revenues. A full \n pension (equivalent to roughly a quarter of the average \n wage) is currently paid to more than half the aged \n population, and a reduced pension is paid to another quarter \n of the aged population. About 20 percent receive no old-age \n public pension because of the level of their income or \n assets. There is also a compulsory system under which \n employers contribute at least 7 percent of salaries into a \n superannuation plan for the vast majority of employees. \n (This minimum rate will gradually rise to 9 percent in \n 2002.) More than 80 percent of superannuation benefits are \n received as lump sums; when public sector employees are \n excluded, the figure rises to almost 90 percent. The market \n for private life annuities with longevity insurance is very \n small. Greater use is made of allocated annuities, which are \n similar to income drawdowns in the United Kingdom or \n scheduled withdrawals in Latin American countries. The value \n of life annuities, measured by the money's worth ratio, \n compares favorably with that of annuities available in the \n United Kingdom and United States. But these ratios are \n calculated on the basis of conservative government bond \n yields. Many investors prefer allocated annuities--which are \n perceived to offer considerable advantages in flexibility \n and higher potential returns--despite the absence of \n longevity insurance.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».