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Enregistrement W2130736972 · doi:10.1017/s0144686x10001030

The continuing importance of children in relieving elder poverty: evidence from Korea

2011· article· en· W2130736972 sur OpenAlexaboutno aff
Erin Hye‐Won Kim, Philip J. Cook

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyQuarter (Canadian coin)ResidenceIncentivePopulation ageingOld Age SecurityGovernment (linguistics)PopulationDemographic economicsEconomicsEconomic growthMedicineGeographyEnvironmental healthBirth rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The population of South Korea is ageing rapidly and government provision for older people is meagre. Hence the erosion of traditional family support for older people is of much concern. Yet relatively little is known about the actual financial status of elderly Koreans or the amount of economic support they receive from children. This paper addresses these issues using data from the 2006 Korean Longitudinal Study of Ageing. We find that almost 70 per cent of Koreans aged 65 or more years received financial transfers from children and that the transfers accounted for about a quarter of an average elder's income. While over 60 per cent of elders would be poor without private transfers, children's transfers substantially mitigate elder poverty, filling about one-quarter of the poverty gap. Furthermore, children's transfers tend to be proportionally larger to low-income parents, so elder income inequality is reduced by the transfers. Over 40 per cent of elders lived with a child and co-residence helps reduce elder poverty. By showing that Korean children still play a crucial role in providing financial old-age security, we demonstrate how important it is for the Korean government to design old-age policies that preserve the incentives for private assistance. This snapshot of today's Korea also has implications for other rapidly changing Asian countries that are following a similar trajectory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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