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Record W7031556937

Canada

2019· book-chapter· it· W7031556937 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueFlorence Research (University of Florence) · 2019
Typebook-chapter
Languageit
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicSpider Taxonomy and Behavior Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEuropean unionEconomic welfareWelfare
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le grandi trasformazioni di questi anni (la rivoluzione tecnologica, la globalizzazione dell'economia e dei mercati, il mutamento climatico con la decarbonizzazione e lo sviluppo delle rinnovabili) aprono la strada a straordinarie opportunità di crescita, innovazione, occupazione. Ma distruggono molti posti di lavoro e producono nuove emarginazioni, nuove disuguaglianze e nuove povertà. Accanto ai winners, in grado di avvalersi delle nuove opportunità, vi sono milioni di losers, senza lavoro o con lavori precari. La crisi finanziaria e la recessione hanno nel contempo ridotto le risorse disponibili per finanziare le politiche del welfare e del lavoro, e reso palese l'inadeguatezza degli schemi tradizionali di welfare. Solo alcuni Paesi hanno da tempo avviato politiche efficaci di contrasto alla povertà, ripensando gli strumenti del welfare e le politiche attive del lavoro e della formazione, e dotandoli di risorse adeguate mediante una coraggiosa revisione delle politiche fiscali. Altri, tra i quali l'Italia, sono partiti in ritardo o sono ancora alla ricerca di risposte efficaci. Da qui parte questa ricerca. Essa analizza innanzitutto il quadro di riferimento europeo, che ancora non riesce a strutturarsi in una politica sociale comune, ma dove una svolta potrebbe essere imminente con la possibile adozione della proposta italiana di uno strumento europeo di assicurazione contro le disoccupazioni cicliche. Effettua poi una ricognizione delle politiche che hanno storicamente caratterizzato i Paesi più avanzati. Analizza le politiche pubbliche di contrasto alla povertà e alla disoccupazione adottate da Germania, Francia, Spagna, Regno Unito, Paesi scandinavi e Canada, e i relativi strumenti. Esamina e valuta, infine, le politiche adottate in Italia, gli strumenti nuovi di recente sperimentati o di cui oggi si discute, dal reddito di inclusione al reddito di cittadinanza, e i problemi che debbono essere affrontati e risolti per assicurarne sostenibilità e efficacia. Prefazione di Franco Bassanini e Valdo Spini.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.651
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0040.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.6510.413

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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