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Enregistrement W7028924586

Gyventojų senėjimas - iššūkis socialinei ir darbo rinkos politikai

2007· dissertation· en· W7028924586 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLaba (Lietuvos akademinių bibliotekų direktorių asociacija) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Linguistics and Anthropology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithuanianPopulationPopulation ageingState (computer science)Social policyWork (physics)Working lifeQuarter (Canadian coin)Birth rate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different countries, including Lithuania, meet economic and social challenges and changes in the sector of social security. The anticipation of the problems and taking actions for the prevention of their after-effects, which may occur in future, is especially important, taking in to the account the projection of population ageing. \nThis work analysis the challenges for social and labour market policy, arising from the ageing of the population. \nMain purpose of the work is to unfold the point of view of different age groups, women and men, about the ageing process of the population and the challenges of this process for state social and labour market, as well as discovering the opinion of the questioned groups of the ways for solving the problems, caused by the process. Therefore, a survey for the implementation of this purpose has been performed. 100 respondents in the age of 30-69 age have been questioned during this survey. The data of this survey do not reflect the opinion of all Lithuanian inhabitants about the challenges, changes and problems, arising due to the population ageing. This is just a tendency for seeing some particular consistent patterns. \nEssence and reasons of population ageing, world wide and Lithuanian ageing tendencies, state policy on elderly people are being reviewed in this work.\nCurrently have the rates of population ageing due to the reduced birth rate and high emigration level in Lithuania signally quickened. Responding to the challenges... [to full text]

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)0,001
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,012

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,396 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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