MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3139849346 · doi:10.1162/adev_a_00157

Population Aging and the Three Demographic Dividends in Asia

2021· article· en· W3139849346 sur OpenAlexaff
Naohiro Ogawa, Norma Mansor, Sang-Hyop Lee, Michael R.M. Abrigo, Tahir Aris

Notice bibliographique

RevueAsian Development Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographic dividendChinaAsset (computer security)DividendEconomicsDemographic economicsAge structurePopulation ageingPopulationDevelopment economicsWork (physics)Economic growthGeographyDemographySociologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study first examines the trends in age structural shifts in selected Asian economies over the period 1950–2050 and analyzes their impact on economic growth in terms of the first and second demographic dividends computed from the system of National Transfer Accounts. Then, using the National Transfer Accounts, we analyze the effect of the age structural shifts on the pattern of intergenerational transfers in Japan; the Republic of Korea; and Taipei,China. A brief comparison of the results reveals that, in the next few decades, the latter two are likely to follow in Japan's footsteps by increasing public transfers and asset reallocations, and by reducing familial transfers, particularly among older persons. Next, we consider a newly defined demographic dividend, which is generated through the use of the untapped work capacity of healthy older persons and to which we refer as “the silver” or “the third” demographic dividend. By drawing upon microlevel datasets obtained from Japan and Malaysia, we calculate the magnitude of the impact of that dividend on macroeconomic growth in each of the two economies, concluding that while in Japan the expected effect is substantial, in Malaysia it will take several decades before the country can enjoy comparable benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Development ReviewMême sujetIntergenerational Family Dynamics and CaregivingTravaux en français237 207