MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2099121581 · doi:10.1080/10920277.2001.10595951

Impacts on Economic Security Programs of Rapidly Shifting Demographics

2001· article· en· W2099121581 sur OpenAlexaff
Robert L. Brown

Notice bibliographique

RevueNorth American Actuarial Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaby boomLife expectancySocial securityPensionBoomPopulationOld Age SecurityGovernment (linguistics)DemographicsBusinessProductivityPopulation ageingEconomicsLabour economicsHealth careEconomic growthBirth rateFertilityFinanceMarket economyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper analyzes in some detail potential impacts on economic security programs—government, employer, and individual—that the aging of the baby boom generation may create. It begins by defining what is meant by “population aging” and concludes that fertility shifts are more important than improving life expectancy. It also argues that calling the baby boom the “postwar baby boom” is inaccurate and will lead to missed targets for product development and marketing. Finally, this section of the paper notes that the most rapidly growing segment of the population will be the oldest old—those age 85 and over, who will also put the greatest stress on the provision of health care and retirement income security. The paper then looks at other demographic shifts of importance, in particular female labor force participation rates. The impact of shifting demographics is reviewed for each sponsor of economic security programs: the government (health care and social security); the employer (pension plans and group benefits); and the individual. Points of concern and offsetting opportunities for the insurance industry are noted. Finally, the paper looks at whether we will be able to “afford” the sudden retirement of the baby boom. The conclusion is that this will be affordable if we can convince a portion of the labor force to stay active longer, and if we have healthy productivity growth rates. The problems of an aging population can all be viewed as opportunities for those who have the map.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNorth American Actuarial JournalMême sujetInsurance, Mortality, Demography, Risk ManagementTravaux en français237 207