False starts: What the UK’s growing NEETs problem really looks like, and how to fix it
Notice bibliographique
Résumé
Nearly one million young people aged 16-24 in the UK are currently not in education, employment or training (NEET) – the highest level in over a decade. While the Government’s new Youth Guarantee marks a welcome step in the right direction, a more ambitious policy agenda that helps all young people to re-engage with education or enter sustainable employment is needed. The NEET population is changing. Most NEETs are now economically inactive rather than unemployed, with rising numbers citing health problems or ‘other’ reasons for not working or studying. More than a quarter of all NEETs are inactive due to sickness or disability, and nearly half are not claiming benefits – meaning they are unlikely to be reached by Jobcentre-based programmes. NEET rates are highest among those with low qualifications, with six-in-ten never having had a paid job, underscoring the deep barriers many face in finding education or employment opportunities. To reverse these trends, the Government must enforce participation requirements for 16-17-year-olds more effectively; and expand the Youth Guarantee to cover 22-24-year-olds as well as 18-21-year-olds and include those not receiving out-of-work benefits.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».