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Enregistrement W4400626035 · doi:10.1787/reg_glance-2016-graph12-en

Regional variation in the workforce with at least secondary education, 2014

2016· other· en· W4400626035 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOECD regions at a glance · 2016
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceVariation (astronomy)Regional variationGeographyEconomic geographyRegional scienceBusinessEconomic growthEconomicsPhysicsAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forpolicymakersandcitizensalike,thinkinggloballyincreasinglyrequireslookinghard at the many different local realities within and across countries.A thorough assessment of whether life is getting better requires a wide range of measures that are able to show not only what conditions people experience, but where they experience them.OECD data show remarkably high disparities in people's living conditions across regions and cities: for example, there is a 20 percentage point difference among unemployment rates between regions within Italy, Spain and Turkey, comparable to the difference between the national unemployment rate of Greece and that of Norway.And life expectancy varies by 8 years among all OECD countries, but by 11 years across Canada's provinces and by 6 years among states in Australia and in the United States.This report provides a comprehensive picture of the level of progress in OECD regions and metropolitan areas towards more inclusive and sustainable development.It does so through eleven well-being dimensions, those that shape people's material conditions (income, jobs and housing) and their quality of life (health, education, access to services, environment, safety, civic engagement and governance, community, and life satisfaction).These dimensions are gauged through outcomes indicators, which capture improvements in people's lives.The report also looks at what local resources are being mobilised to increase national prosperity and well-being, to better assess the contribution of regions to national performance.Since the economic crisis of 2008, many regions are still struggling to increase the productivity of firms and people and to restore employment.Traditionally, relatively few regions have led national job creation: on average, regions that concentrated 20% of OECD employment in 2000 have created one-third of the overall employment growth in the period 2000-14 and 50% or more in the Czech Republic, Estonia, Hungary, Korea and Poland.However, since 2008 employment growth has also slowed down in the most dynamic regions in all OECD countries, with the exception of Israel, Luxembourg, Mexico and Turkey.Regional and local governments (collectively known as "subnational governments" or SNGs) control many policy levers for promoting prosperity and well-being.SNGs were responsible for around 40% of total public expenditure and 60% of public investment in 2014 in the OECD area.Education, health, general public services, economic affairs and social expenditure represent the bulk of SNG expenditure (85%).At the same time, responsibilities for these sectors are often shared, requiring co-ordination across national and subnational levels of governments to ensure effective and coherent policy making.Indeed, lack of such co-ordination was indicated as a top challenge by three-quarters of European SNGs participating in an OECD-Committee of the Regions survey in 2015.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0040,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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