Notice bibliographique
Résumé
Contents: Introduction Is age discrimination really age discrimination? The ADEA's unnatural solution, Samuel Issacharoff and Erica Worth Harris Hands-tying and the Age Discrimination in Employment Act, Christine Jolls Why is there mandatory retirement?, Edward P. Lazear From race to age: the expanding scope of employment discrimination law, George Rutherglen Life-cycle justice: accommodating just cause and employment at will, Stewart J. Schwab Decent work, older workers and vulnerability in the economic recession: a comparative study of Australia, the United Kingdom and the United States, Susan Bisom-Rapp, Andrew Frazer and Malcolm Sargeant The aging of the American workforce, Sara E. Rix Age discrimination in United States labor markets: a review of the evidence, Scott J. Adams and David Neumark A gap in the agenda: enhancing the regulation of age discrimination in employment, Michael C. Harper International comparison of age discrimination laws, Joanna N. Lahey A softly greying nation: law, ageing and policy in Canada, Charmaine Spencer and Ann Soden The amendment of the Employment Measure Act: Japanese anti-age discrimination law, Ryoko Sakuraba Age discrimination and the European Court of Justice: EU equality law comes of age, Colm Oa (TM)Cinneide The new UK retirement regime: employment law and pensions, Claire Kilpatrick Name index.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,007 |
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 ».