Australia Long-term Care Highlights from Help Wanted? Providing and Paying for Long-
Notice bibliographique
Résumé
� Australia expenditure on long-term care as a share of GDP is expected to at least double, and could even triple, by 2050. � The demand for LTC workers as a share of the working population is set to increase by 140%, over the same period. � Carers in Australia are 30 % more likely to hold a temporary job and have nearly three years shorter working career than non-carers. Measures such as flexible working time can help work-care reconciliation. As in the case of the United Kingdom, the use of flexible working time is found to increase carers ’ working hours in Australia. On the other hand, cash benefits to the carer can raise policy trade-offs. While Australia is one of the few countries with a carer allowance, means-tested allowances generate incentives for carers to reduce hours of work (as in the United Kingdom). Low-skilled women are especially at risk. � Working-age carers are at a higher risk of poverty. Caregiving is associated with a higher probability of experiencing poverty in Australia as in most other OECD countries, except in southern Europe. Women carer appear to be especially vulnerable to poverty risks. � Australia, the United Kingdom and Canada are among the few countries with immigration programmes that can apply to long-term care workers. Good initiatives to attract and retain care workers should be continued, such
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,014 | 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 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 ».