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Enregistrement W4200024321 · doi:10.52326/jss.utm.2021.4(4).01

UNDERSTANDING THE SOCIAL SCIENCES

2021· article· en· W4200024321 sur OpenAlexaboutno aff
Titu-Marius I. Băjenescu

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyQuarter (Canadian coin)PopulationDemographySocial securityPopulation ageingInequalityDemographic economicsOld Age SecurityRetirement agePolitical scienceSociologyGerontologyBirth rateGeographyEconomicsMedicineFertilityPensionLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Old age is difficult to define, so many terms overlap or clash with each other, all of which raise a number of issues: the elderly, the third age, the fourth age, senior citizens, pensioners, etc. It is not easy to determine the threshold for entering the period of life commonly known as old age. One thing is certain, old age has changed profoundly. From now on, it has become for everyone, albeit with profound inequalities, a normal stage of life. Social security systems combined with the considerable progress in medicine have made it possible to increase the length of retirement. Whereas in 1950 a man retiring at 65 could expect to live for about 12 years, today life expectancy at 60 is over 20 years for men and over 25 years for women. However, this simple observation has much more complex consequences in terms of the social identity, integration and social behaviour of these new population groups. Despite an ageing population, Switzerland has a total labour force of 4.706 million people. In the fourth quarter of 2019, the participation rate of the population aged 15 and over was 68.1%. This puts the country in second place in Europe behind Iceland (79.9%). Switzerland's neighbouring states have significantly lower levels (Germany: 62.6%, Austria: 61.4%; France: 55.5%, Italy: 49.9%). In particular, Switzerland has one of the highest rates of employed women in Europe. The percentage of employed women increased significantly between 2010 and 2019, from 56.9% to 60%.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0180,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,094 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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