Calibrating Gompertz in reverse: What is your longevity-risk-adjusted global age?
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
This paper develops a computational framework for inverting Gompertz–Makeham mortality hazard rates, consistent with compensation laws of mortality for heterogeneous populations, to define a longevity-risk-adjusted global (L-RaG) age. To illustrate its salience and possible applications, the paper calibrates and presents L-RaG values using country data from the Human Mortality Database (HMD). Among other things, the author demonstrates that when properly benchmarked, the longevity-risk-adjusted global age of a 55-year-old Swedish male is 48, whereas a 55-year-old Russian male is closer in age to 67. The paper also discusses the connection between the proposed L-RaG age and the related concept of Biological age, from the medical and gerontology literature. Practically speaking, in a world of growing mortality heterogeneity, the L-RaG age could be used for pension and retirement policy. In the language of behavioral finance and economics, a salient metric that adjusts chronological age for longevity risk might help capture the public’s attention, educate them about lifetime uncertainty and induce many of them to take action — such as working longer and/or retiring later.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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