The Impact of Demographic Changes on Employment - The Case of the Republic of Croatia
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".