Humán erőforrásaink a 21. század első negyedében = Hungarian Human resources in the First Quarterof the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Ez a bevezető írás röviden bemutatja a kötet célját és tanulmányait, majd áttekinti a hazai humán erőforrások helyzetét érzékeltető legfontosabb jellemzőket. Először a gazdasági környezet helyzetét villantja fel, bemutatva az egy főre jutó GDP-nek a környezettől elmaradó fejlődését, valamint – ezzel szemben – a vagyoni koncentráció gyorsaságát. Ezután a humán erőforrásokat meghatározó alapvető tényezőket tekinti át: a népesség demográfiai jellemzőit, a termékenységet, a születések és a halálozások számát, a népesség alakulását és a születéskor várható élettartamot. Ezt követően az iskolázottság néhány paraméterét veszi górcső alá: az egy főre jutó átlagos iskolaévek számát, a korai iskolaelhagyást, továbbá kitér az iskolázottság és a foglalkoztatás kapcsolatára. Végül az írás két komplex humánfejlettségi mutatóval szemlélteti Magyarország humán erőforrásainak helyzetét. Mind a HCI (Human Capital Index), mind a HDI (Human Development Index) azt mutatja, hogy a lassú fejlődés miatt folyamatos a lemaradásunk. Befejezésül arra a megállapításra jutunk, hogy a végeredmény egy olyan ország, ahol az emberi erőforrás erodálódik, a világ pedig elmegy mellettünk. | After briefly introducing the purpose of the volume and its studies, this introductory article reviews the most important characteristics that indicate the situation of domestic human resources. First, it gives a glimpse of the state of the economic environment, showing the development of GDP per capita lagging behind the environment, and – on the contrary – the speed of wealth concentration. The paper then reviews the fundamental factors determining human resources: the demographic characteristics of the population, fertility, the number of births and deaths, and the population trend and life expectancy at birth. After that, it examines some parameters of education, such as the average number of years of schooling per capita, early school leaving, and discusses the relationship between education and employment. Finally, the article illustrates the situation of Hungary’s human resources with two complex human development indicators. Both the HCI (Human Capital Index) and the HDI (Human Development Index) show that we are continuously lagging behind due to our slow development. The work concludes that the end result is a country where human resources are eroding and the world is passing it by.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».