Mitigating the Economic Impact of an Aging Population: Options for Bulgaria
Notice bibliographique
Résumé
Bulgaria is undergoing a profound socio-economic transformation brought about by extraordinary demographic change. Between 1950 and 1990, Bulgaria’s population grew from 7.3 million to 8.8 million and then declined to 7.5 million by 2010. Low birth rates and high mortality rates combined with an emigration rate of 40 percent explain the steep decline. This radically changed Bulgaria’s age structure, resulting in the third-highest median age in the EU, surpassed only by Germany and Italy. As a result, Bulgaria is now heading for the steepest decline in working-aging population of any country. Until 2007, Bulgaria’s working-age population grew relative to the total population and constituted its largest share. The subsequent decline has meant that fewer and fewer working Bulgarians will have to support more and more children and especially people over 64. By 2050, one in three Bulgarians is projected to be older than 65 and only one in two Bulgarians will be of working-age. This report analyzes the economic impact of ageing, focusing on budgetary, social (education and health), labor, and growth effects. The objective is to quantify, to the extent possible, realistic and alternative impact scenarios depending on various policy options available to Bulgarian policymakers. The sectoral impact analyses were combined into a consistent overall, long-term projection of Bulgaria’s public finances in order to highlight key policy trade-offs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».