Smart Australians: Education and Innovation in Australians
Notice bibliographique
Résumé
Australians go the extra mile to make sure their children receive the best possible education which is now one of the top 15 expenditure items for Australian families.Over recent years, family spending on preschool and primary education has increased by 79 per cent and spending on secondary education has increased even more by 101 per cent.Public and private investment in education is paying off as we raise a generation of children that are more likely to stay in school and more likely to go to university.Education levels are on the rise with Australians spending an average of 12 years in school.Participation in tertiary education has jumped substantially with more than 44 per cent of 25-34 year olds having a tertiary education, compared to about 30 per cent of 55-64 year olds.One of the founding fathers of the United States, Benjamin Franklin, said it best when he stated that: "An investment in education pays the best interest".New arrivals to Australia are further bolstering our education levels.Australia has a highly educated migrant population and younger migrants in particular are far more likely to hold a Bachelor Degree or above than those born in Australia.A better educated population leads to more innovation.The Smart Australians report shows Australia punches well above its weight in this endeavour, being granted more than its share of patents at 10 per cent of the world's total and making significant increases in research and development funding.We have also seen a strong upward trend in the number of local trademark applications.It is this innovation that drives our economic growth and marks our nation's progress.Australia's competitive advantage is its lifestyle.A well-resourced education system and a culture of innovation are crucial components of this enviable lifestyle and investing in both will help ensure our nation is indeed a truly lucky country.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».