Böse Riesen früher und heute: Förderung der sozialen Sicherheit und des Wirtschaftswachstums in der Region Asien und Pazifik
Bibliographic record
Abstract
Auszug Obwohl die Region Asien und Pazifik sich durch eine enorme Diversität auszeichnet, verdient sie auch als Ganzes Aufmerksamkeit. In den letzten Jahren wurden große Fortschritte bei der Förderung des Wirtschaftswachstums, dem Aufbau der sozialen Sicherheit und der Linderung von Armut erzielt, aber es bleiben noch riesige Herausforderungen bestehen, von denen neun hier identifiziert werden. Fünf davon entsprechen den in Europa vor 60 Jahren vorherrschenden Problemen: Not, Elend, Unterbeschäftigung, schlechte Ausbildung und schlechte Gesundheit. Die anderen vier, ungleichmäßiges Wachstum, Diskriminierung, Korruption und alternde Bevölkerungen, beeinträchtigen die Wirksamkeit von Maßnahmen zur Bekämpfung der ersten fünf. Hier wird eine vierteilige Antwortstrategie umrissen, die Mechanismen einschließt, um die Beschäftigung im formellen Sektor zu fördern, die Deckung durch die soziale Sicherheit im formellen Sektor und auf den informellen Sektor auszuweiten und um Netze der sozialen Sicherheit für Personen einzurichten und aufrechtzuerhalten, die sonst vom Sozialschutz ausgeschlossen wären.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".