Modeling the Cost of Population Aging in Iran
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>BACKGROUND &amp; OBJECTIVE:</strong><strong> </strong>The decline in fertility rates and the increase in life expectancy have changed the demographic structure of many countries substantially and entail long-term economic implications too. Population aging has adverse effects on countries’ economies, especially with respect to the social security system and the welfare structure.</p><p><strong>METHODS:</strong><em> </em>Given the importance of the phenomenon of population aging and the increased longevity in recent decades, the present study was conducted to address the welfare implications of population aging in Iran during a span of 150 years using the Overlapping Generations (OLG) model.</p><p><strong>RESULTS:</strong> Examining the effect of reduced population growth or population aging on economic welfare, labor supply, capital assets and government expenditure during the span of 150 years suggested a decline in economic welfare in the early years; however, the rate of decline slowed down toward the end of the period; the same finding also applies to labor supply. Overall, population aging had the greatest impact on capital assets.</p><p><strong>CONCLUSION:</strong><strong> </strong>Population aging can cause a drastic transition in consumption and saving behaviors. Labor markets can also undergo similar transitions in their labor supply and have implications for labor productivity. The combination of these changes affects economic growth and welfare. The results of the study suggest that supporting the workforce and employing the immigrant population in the labor market can help reduce the adverse consequences of the phenomenon of population aging.</p>
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».