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Enregistrement W1491569792 · doi:10.1002/hec.2865

A HEALTH PRODUCTION MODEL WITH ENDOGENOUS RETIREMENT

2012· article· en· W1491569792 sur OpenAlexaff
T. J. Galama, Arie Kapteyn, Raquel Fonseca, Pierre‐Carl Michaud

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésStylized factHuman capitalInvestment (military)EconomicsConsumption (sociology)Overlapping generations modelProduction (economics)Retirement agePopulationCapital (architecture)Population healthLabour economicsDemographic economicsHealth careMedicineMicroeconomicsFinanceEconomic growthEnvironmental healthPolitical scienceSociologyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We formulate a stylized structural model of health, wealth accumulation and retirement decisions building on the human capital framework of health and derive analytic solutions for the time paths of consumption, health, health investment, savings and retirement. We argue that the literature has been unnecessarily restrictive in assuming that health is always at the 'optimal' health level. Exploring the properties of corner solutions, we find that advances in population health decrease the retirement age, whereas at the same time, individuals retire when their health has deteriorated. This potentially explains why retirees point to deteriorating health as an important reason for early retirement, whereas retirement ages have continued to fall in the developed world, despite continued improvements in population health and mortality. In our model, workers with higher human capital invest more in health and, because they stay healthier, retire later than those with lower human capital whose health deteriorates faster.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,444
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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