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Enregistrement W2594500139 · doi:10.1177/138826270400600402

Articles Originally Presented at the Eiss Conference on <i>Federalism and Subsidiarity in Social Security</i> in Rome, September 2004: Old-Age Benefits and Decentralisation: The Spanish Case in Comparative Perspective

2004· article· en· W2594500139 sur OpenAlexaboutno aff
Jesús Ruiz-Huerta Carbonell, José Manuel Díaz Pulido

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Security · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecentralizationSubsidiarityFederalismEquity (law)Social securityPublic administrationFiscal federalismPolitical scienceIntergenerational equityEconomicsEuropean unionLawEconomic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decentralisation of social security in general, and old-age pensions in particular, has been proposed by several nationalist parties in Spain. The purpose of this article is to analyse the rationality of this proposal, taking into account efficiency and equity issues. It is divided into four sections. The first introductory section reviews the most important literature on fiscal federalism, applying it to pensions. The second section analyses the division of competencies in Spanish old-age benefits, focusing specifically on legal aspects. The third describes the degree of decentralisation of public transfers for the elderly in several countries: Belgium, Canada, Germany, the United States and the United Kingdom. The final section evaluates the current Spanish system, considers the possibility of decentralisation in the light of economic efficiency, territorial equity and lessons learnt from other federal countries, and examines the evolution of the principal quantitative variables regarding the old-age pensions in the different Autonomous Regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,006

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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