The Conundrum of Demographic Aging and Policy Challenges: A Comparative Case Study of Canada, Japan and Korea
Notice bibliographique
Résumé
Some analysts lean toward comparative analyses of population aging, then draw potential policy implications. Others lean in the direction of attention to differences in policy regimes and then consider implications of population aging. Key differences among advanced societies may not emanate from demographic aging but from differences in how markets, states, and families work to redistribute societal benefits. In this paper, three countries with contrasting configurations of markets, states, and families, and at different stages of demographic aging, are compared and contrasted: Canada, Japan, and Korea. The paper has three objectives: 1) to outline key changes in population, family, and work in the three countries; 2) to consider how knowledge about these changes, their dynamics and interrelationships, is framed with respect to policy options; and 3) to compare Canada, Japan, and Korea in terms of the framing of policy challenges related to demographic aging. It is found that Canada is joining the longstanding pattern of Japan and Korea of late home-leaving by youth, meaning less effective time in the paid labour force. Little deep connection exists between population aging and economic productivity or labour force shortages. Differential labour market participation of women mediates the effects of population aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».