Notice bibliographique
Résumé
Due to economic reforms, cultural biases, and rapid technological progress, age discrimination has become widespread in China's online business environment. China is making the transition from central planning to market economy, and measures such as "xiagang" have enabled state-owned companies in China to lay off elderly permanent staff and reduce permanent employee numbers. As the internet industry expands, younger workers who are dynamic are being favored over those perceived to be less adaptable such as older individuals. The "age 35 phenomenon" illustrates how prejudice has been deepened by cultural expectations around gender, family responsibilities, and age. This study investigates all of the elements that contribute to age discrimination and termination trends among Chinese internet businesses. This article covers topics like pertinent policies, shifting labor relations, gender roles and age discrimination - among many others. Research findings indicated that eliminating sociocultural prejudices was just as essential to meeting economic and regulatory challenges, both of which are equally essential. Countermeasures on a national, organizational, and individual level include antidiscrimination legislation, corporate social responsibility programs, retraining programmes, networking events, and skill development activities. Policies and practices that promote inclusiveness have the power to mitigate instability and inequality. This study sheds light on the multiple obstacles elder Chinese internet workers encounter while offering solutions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».