The Impact of Demographic Changes on Employment - The Case of the Republic of Croatia
Notice bibliographique
Résumé
Suvremeni društveno-ekonomski razvoj dovodi do promjena u strukturi ljudskog kapitala, ali i do afirmacije ljudskog kapitala u ključan čimbenik gospodarskog rasta. Tržište rada predstavlja izuzetno važnu kariku cjelokupnog gospodarstva pojedine zemlje te kretanja na tržištu radne snage mogu imati značajan utjecaj na gospodarstvo u cjelini. Pritom različiti čimbenici utječu na tržište rada, a među njima se ističu i demografske promjene. Naime, demografske promjene su veliki izazov s kojim se suočavaju radnici, umirovljenici, poslodavci i vlade. Kada se razmatra utjecaj demografskih promjena na tržište rada u 21. stoljeću, korisno je kao prvi korak usredotočiti se na dvije specifične promjene: starenje stanovništva i potencijalni pad stanovništva. Ovaj rad analizira utjecaj demografskih promjena na zaposlenost u Republici Hrvatskoj kroz višegodišnje razdoblje čime se dolazi do zaključka da Hrvatska ima vrlo nepovoljne demografske trendove kroz desetljeća, a značajne odrednice razvoja stanovništva Hrvatske ni u posljednje vrijeme ne pokazuju značajniji napredak. Visoke stope nezaposlenosti (pri čemu posebice zabrinjavaju visoke stope nezaposlenosti mladih i dugotrajna nezaposlenost), niska stopa aktivnosti, niska stopa zaposlenosti, visoki troškovi radne snage, niska produktivnost radne snage, rigidne plaće te veliki javni sektor obilježja su hrvatskog tržišta rada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».