Poverty in Australia 2022: A snapshot
Notice bibliographique
Résumé
This report provides a brief overview of levels of poverty - overall and among adults and children – following the recent release of Australian Bureau of Statistics (ABS) data on household incomes in 2019-20. It examines trends in poverty since 1999, and through each quarter of 2019-20. While it is unusual to measure changes in poverty on a three-monthly rather than annual basis, it was a very unusual year. In the second quarter of 2020 COVID-19 lockdowns triggered a sharp recession and the government introduced unprecedented public income supports to keep household and business incomes afloat. As we argued in a previous Poverty and Inequality Report released in 2021, these two factors worked in opposite directions: the recession and widespread job losses increased poverty while the COVID income supports reduced it. This report reveals the overall impact of the pandemic recession and temporary increase to income support on poverty (noting that the COVID income supports introduced in the June quarter of 2020 were later withdrawn). As with previous publications in our Poverty and Inequality in Australia series, this report will be followed by a more detailed examination of poverty levels among different groups in the community and their likely causes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».