Population Aging and Its Economic Costs: A Survey of the Issues and Evidence
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ On prévoit que le vieillissement de la population entraînera une augmentation substantielle du coût des programmes de santé et de retraite, et cette hypothèse est une source de préoccupation largement répandue. Cependant, une évaluation objective exige que l'on étudie toutes les catégories de dépenses gouvernementales, incluant l'éducation et les autres programmes destinés aux groupes d'âge plus jeunes, et non seulement aux programmes destinées aux couches plus âgées de la population. Il faut aussi tenir compte des biens et services produits par le secteur privé, puisque leurs coûts doivent être imputés au même revenu national que ceux produits par le secteur public. Au-delà de cette question, il faut réaliser que l'évolution de la population affecte non seulement la demande économique, mais aussi l'offre à la capacité de production de l'économie. Il est donc important de constater, en dépit du fait que d'autres influences auront certainement un impact sur la situation, que l'augmentation des dépenses gouvernementales (toutes catégories confondues et pour tous les paliers de gouvernement combinés) attribuable aux effets démographiques ne devrait pas être supérieure au taux de croissance de la population, tout en restant inférieure au taux de croissance du produit intérieur brut. Si l'on regroupe les dépenses publiques et privées et que l'on assigne à chaque groupe d'âge le poids relatif approprié, on peut s'attendre à ce que le «taux de dépendance» reste à son faible niveau actuel pendant encore 15 à 20 ans, avant d'augmenter graduellement au fur et à mesure que les membres de la génération du baby boom commenceront à prendre leur retraite en plus grand nombre. Toutefois, le ratio projeté n'atteint jamais le niveau des années 50 et 60. Bien que le «fardeau» du vieillissement de la population soit contrôlable, des ajustements majeurs devront être apportés au cours des prochaines décennies, en particulier au plan du partage des dépenses entre le gouvernement fédéral et les provinces. Les effets du vieillissement de la population sont toutefois en grande partie prévisibles, lents et encore assez lointains.
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 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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».