Humán erőforrásaink a 21. század első negyedében = Hungarian Human resources in the First Quarterof the 21st century
Bibliographic record
Abstract
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.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), 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".