MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400707137 · doi:10.1787/797e2ab9-en

One‑third of all doctors and a quarter of nurses in OECD countries were over 55 years of age

2024· other· en· W4400707137 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSociety at a glance · 2024
Typeother
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityTotal fertility rateQuarter (Canadian coin)Social policyHappinessEconomic growthChinaSocial securityPolitical scienceDemographic economicsDevelopment economicsEconomicsGeographyPopulationSociologyDemographyFamily planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Society at a Glance 2024: OECD Social Indicators, the tenth edition of the biennial OECD overview of social indicators, addresses the growing demand for quantitative evidence on social well-being and its trends. The report features a special chapter on fertility trends which discusses evidence from recent OECD analysis on the effect of labour market outcomes, housing costs and different aspects of the family policy framework (e.g. parental leave, childcare, and financial supports) on fertility trends and highlights key policy challenges. This edition of Society at a Glance also includes a special section based on the 2022 OECD Risks that Matter Survey on people’s perceptions of social and economic risks and the extent to which they think governments address those risks effectively. Society at a Glance presents 25 social indicators, 5 each in chapters on General context, Self-sufficiency, Equity, Health, and Social cohesion. These indicators include data for 38 OECD member countries and, where available, accession and key partners countries (Argentina, Bulgaria, Brazil, Croatia, China, India, Indonesia, Peru, Romania, and South Africa) and another other G20 country (Saudi Arabia).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,011

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,382 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociety at a glanceMême sujetGlobal Health Care IssuesTravaux en français237 207