Measuring and reporting obligations of social security retirement systems: Actuarial perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article is based on the International Actuarial Association (IAA) Social Security Committee's principles‐based paper with commentary on measurement and reporting obligations of social security retirement systems (SSRSs) and proposals for appropriate disclosure requirements, for consideration by national and international organizations when developing reporting standards in respect to SSRSs. The article argues that the method of measuring and reporting obligations should be consistent with the financing basis of the SSRS. In particular, SSRSs financed on a pay‐as‐you‐go (PAYG) or partially funded basis should use an open‐group method for measuring and reporting actuarial obligations. Only SSRSs that purport to be fully funded should use a closed‐group basis, since SSRSs are not analogous to large private‐sector pension plans. For most PAYG and partially funded SSRSs, accounting for obligations on a closed‐group basis would indicate huge actuarial unfunded liabilities, which might not be understood by the general public and could inappropriately create pressure to move towards fully‐funded systems. The methodologies used for accounting and/or statistical reporting should enable the accurate assessment of the long‐term financial sustainability of any SSRS without a bias for or against a particular financing approach. The article prefers measures of sustainability of an SSRS to measures of its funding level. A system that is fully funded currently may not be sustainable while a pure PAYG SSRS may be sustainable. In the case where there is a requirement to disclose obligations on a closed‐group basis, such disclosures should be supplemented by an open‐group analysis, with appropriate reconciliations and explanations (i.e. a multiple disclosure approach).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle