Public pension reform and the 49<sup>th</sup> parallel: Lessons from Canada for the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public employee pension systems around the world show remarkable diversity in design and execution. Among these, the U.S. defined benefit public pension system has drawn increased attention because of questions about the long‐term sustainability of many of the underlying pension funds – as well as concerns of equity between pension plan members, retirees, taxpayers, bondholders, and users of public services. The Covid‐19 pandemic introduced new fissures in state and local government finances, heightening the need to bolster long‐term public pension fund robustness. As an alternative model, the Canadian public pension system is widely respected. This was not foreordained. The authors trace difficult decisions undertaken in Canada in the 1980s and 1990s along with essential descriptive features of the Canadian Model. Using a novel primary dataset, the authors benchmark the 25 largest U.S. plans against their ten largest Canadian peers, exploring key issues in a paired analysis. The authors extract fundamental lessons from the Canadian experience, proposing a roadmap for reform of the U.S. public pension system. They argue that long‐term pension sustainability, once politically prioritized, must be built on equity and discipline in plan design, funding, and amortization of existing deficits. They emphasize the importance of legal framework, particularly joint sponsorship, alongside enhanced governance and unified legislation. They also draw lessons from the Canadian experience with respect to enhanced investment organizations and investment strategies.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».