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Enregistrement W4232232505 · doi:10.24908/iqurcp.8958

Demographic Changes Affecting Our Pensions

2016· article· en· W4232232505 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Karicia Quiroz

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPillarPensionWorkforcePaymentBaby boomGovernment (linguistics)Labour economicsInvestment (military)BusinessRetirement ageEconomicsDemographic economicsFinanceEconomic growthPolitical sciencePopulationEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our Canadian retirement system contains three pillars, focusing on providing all members of Canadian society with a minimum and guaranteed standard of living for retirement, throughdirect transfers to help the working poor (first pillar) to Canada Pension Plan payments through mandatory monthly deductions (second pillar) funding current retirees and through taxdeductions offered via Canadians’ private savings (third pillar). Yet, with the baby boom generation presently retiring, and the current workforce positively shrinking, how will our monthly paycheck deductions towards Canada Public Pension payments be affected? Did you know that when you are born in 1985, you receive approximately $0.70 in retirement back from the government for every $1 contribution made from your current paycheck, and $0.60 back for every $1 contribution if born in 1995? These demographic changes are negatively affecting the future returns of our Canada Public Pension payments, despite a +$150 billion Canada Pension Plan Investment fund and the other two pillars of the Canadianretirement system. Either one improves the second pillar as it is, affecting the other two pillars, or one completely replaces that system with alternative options. This presentation will focus on the alternative options available and what can be done to mitigate the negative effects of the present demographic changes affecting the status of our Canada Public Pensions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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