Notice bibliographique
Résumé
wage 34, 55 trade union 17, 114, 139 see also Fight for $15 movement Aid to Families with Dependent Children (AFDC) 68 Alberta 55 Amazon 16 American Federation of Labor 83 Anker, Richard 7, 8 Anti-Sweating League 82 Ardern, Prime Minister Jacinda 19, 53-4, 136, 171, 175-6 Argentina 156 artificial intelligence 160 associational action 139-41 Atkinson, A.B. 108 austerity policies 147-9 Australia 20 austerity wage policies 93 award wages system 5, 21, 22, 39, 40, 49, 52, 83, 88 benefits from 143 casual employment 76 Coalition government 139 employment performance 117, 119 even distribution of full-time earnings 138 Fair Work Act (2009) 52-3, 127 Fair Work Commission 39, 52, 53, 143 fiscal deterioration and spending 148 gig employment 78 housing costs 63 JobSeeker 70 Kaitz score 20, 101, 133, 139 Labor Party 139 low-wage workers 44, 45, 46, 138 middle classes in 31 minimum wage-setting institutions 49-54 minimum wage workers 39-40 minimum wages 81, 139, 144 political developments 139 poverty 73 pro-worker reforms 127 underemployment problems 138 underpayment of workers 163 union density 125 union rights 125 welfare dependency and 72 welfare reforms 70, 71-2 WorkChoices 52 worker voice and protections 124 Austria, middle classes in 31 automation 2, 158-62 automatable tasks 159-60 differing perceptions of 162 empirical research on 159 living wage movement and 161-2 media attention 161 occupations susceptible to 159, 160 threats of 161 award wages system in Australia 5, 21, 22, 39, 40, 49, 52, 83, 88 in New Zealand 49, 53, 83, 93 B ballots 130 basic income 2-3, 166-9 attraction of wider audience 11 compromises in implementation phase 168-9 critics of 167 jobless future, forecasts of 167 Marxist perspective 167-8 political left perspective 2-3 Unauthenticated | Downloaded 04/19/25 05:45 PM UTC basic income (continued) political right perspective 3 postindustrial left arguments for 166 reform of 11 'thin' design of 168 unintended consequences of 168 weak electoral coalitions and 168-9 Beaten Down, Worked Up:
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».