Highlights from Help Wanted? Providing and Paying for Long-
Notice bibliographique
Résumé
2007. This share is expected to at least double by 2050. � Over the same period, the demand for LTC workers as a share of the working population is set to increase by at least 1.5 times, raising the questions of whether current policies to attract and retain care workers are sufficient to meet future demand. � In some OECD countires, foreign-born care workers form a structural component of the long-term care (LTC) workforce. In the United States, about 25 % of direct care workers are foreign-born (EU-15 average of about 10 % of workers in the health and other community service sector), while about 4 per cent of the registered nurses are foreign-trained (about 6 % among selected OECD countries). Still, options for legal entry of foreign-born are limited. Only a few countries, such as Australia and Canada, have immigration programmes that can apply to long-term care workers. � The United States is one of the very few OECD countries – together with England – where LTC coverage is provided through safety-net programmes and targeted to the poor, as part of Medicaid. With France, the United States has one of the most developed markets of private LTC insurance. However, it remains a niche product, which principally serves the segment of the population with relatively higher
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,028 |
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 ».