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Enregistrement W2243676600

What Can We Learn from Population Ratios

2014· article· en· W2243676600 sur OpenAlexaff
Douglas Andrews

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPensionDuration (music)Actuarial scienceEconomicsPopulation ageingTerm (time)EconometricsPublic economicsFinanceDemographySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actuaries and others often use ratios to determine historical changes and to make predictions about future conditions. This paper considers the usefulness of using population ratios to predict the future financial impact on social support systems. I define two common population ratios and show the direction of the predicted financial impact on social support costs of population aging using these ratios. I present the analysis of two researchers, Spijker and MacInnes, and note how their analysis contradicts the predictions indicated by the common population ratios. I consider differences between social support systems with respect to health and long term care and those providing retirement income. I consider two ways in which Sweden is taking steps to make the burden indicated by population ratios more bearable, with respect to retirement income. Unfortunately Sweden’s calculation of the assets is flawed and so the adjustments required by the ABM are unfairly advantageous to pensioners and unfairly disadvantageous to future contributors. However, a concept developed for the estimation of assets, turnover duration, is useful. I propose two new population ratios, refined to incorporate components of turnover duration, and illustrate this approach using information concerning the Swedish pension system. I propose four recommendations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,153
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,153
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0080,041
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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