MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124104232 · doi:10.5539/jms.v7n1p103

Risk of Disability, Old-age and Death: Pension Sustainability in Colombia

2017· article· en· W3124104232 sur OpenAlexvenueno aff
Sergio Clavijo, Alejandro Vera, David Malagón, Laura Clavijo, Andrea Barbosa Rios, Ekaterina Cuéllar, Nelson Vera

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPensionFiscal sustainabilityEconomicsSustainabilityInflation (cosmology)LimitingWageMargin (machine learning)Retirement agePrivate pensionLabour economicsFiscal policyMonetary economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper concludes that the sustainability of the public “pay-as-you-go” pension regime in Colombia (RPM) looks fragile and is threatened by massive transfers from the private “defined contributions” regime (RAIS) to the RPM. The fiscal deficit of the RPM could be rising from 140% of GDP (in NPV) to 228% of GDP during the next three decades on account of the migration of close to nine million retirees moving to the RPM. Pressure to the fiscal budget will increase towards 90% of GDP (in NPV) as a result of the pension shortfall, making it very difficult to comply with a fiscal target of 4% of GDP per year. In addition, the life annuities’ market is quite shallow in Colombia due to: i) the State guarantee of a pension equivalent to 100% of a legal-minimum-wage (1 LMW); which in turn is fully indexed to annual inflation; and ii) the risk of assuming longer periods of pension enjoyment via judicial sentences (elevating the current expectations of 20-25 year period of enjoyment). Limiting the pension guarantee to 50-75% of a LMW, allowing for life-annuities recalculation, and decreasing the cost-margin of insurance companies would help place the Colombian life annuities market in a more financially sustainable path.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Management and SustainabilityMême sujetFinancial Literacy, Pension, Retirement AnalysisTravaux en français237 207