Demographic and Economic Dependency Ratios – Present and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In the present research article, we outline the distinction between the demographic dependency ratio and the economic dependency ratio and present its evolution in Romania within the European Union, but not restrictive to the EU27. The evolution of demographic dependency ratio changed dramatically in Romania in the last 15 years comparing to the UE27. On the other hand, the evolution of economic dependency ratios is much more relevant because it also reflects the problems the economy is facing and should be brought to the fore in the political debates and to decision makers. In the paper we present the factors that are leading to the increase of the economic dependency ratio and we conclude with the solutions which a state has to adopt in order to prevent excessive public debt and structural gaps due to long term rise in economic dependency ratio. Moreover, policy-makers must face up the painful inter-temporal transfer choices that have to be done. Our concern about Eastern-European Countries is strengthened by the global results reached by OECD through Minilink Model Study, IMF Study of G7 and QUEST II Model that suggest the fall of the living standards over the next 50 years due to economic dependency ratio. For Romania we considered two main solution to this problem: increasing birth rate (long term solution) and lowering the unemployment rate through investment and a high rate of EU funds absorption (medium term solution).
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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 | 0,000 | 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 ».