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Enregistrement W4300302765 · doi:10.46692/9781847421944.008

Ageing and development in Argentina

2010· other· en· W4300302765 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgeingBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Argentina is a relatively wealthy country, with an embracing welfare system and an aged population structure. As such, it may offer insights relevant to the future for other developing countries. Despite this, it is widely accepted that Argentina's economic performance over the past 70 years has been poor and erratic. The causes of this decline are complex, but this chapter will seek to assess whether population ageing has played any role in hindering growth. The chapter will also consider how this gradual decline has affected experiences of ageing and the lives of older people. It follows broadly the same structure as the other country case studies in this book. First, it provides a brief overview of Argentina's economic and social development. This is followed by an analysis of demographic trends, including fertility transition and population ageing. The chapter then focuses on a number of key themes. In this case, they cover potential economic impacts of population ageing, as well as the provision of social security and health services, and the care economy. These more general analyses are complemented by three life histories of older Argentines, which reveal the diversity of old-age experiences and the different ways in which national factors intersect with personal biographies. Social and economic development in Argentina In the first half of the 20th century, Argentina was one of the richest countries in the world. In terms of development and social welfare, it was seen as much closer to Australia, Canada and New Zealand than to its Latin American neighbours (Platt and Di Tella, 1985). By the end of the 20th century, decades of extreme economic instability and growing social inequality had relegated Argentina to ‘developing country’ status. The scale of Argentina's relative decline was dramatic: in 1950, average per capita incomes were still 84% of the Organisation for Economic Co-operation and Development’s, by 1987 they had fallen to only 43% (Della Paolera and Taylor, 2003). The Argentine experience demonstrates that development should not be understood as an inevitably linear and irreversible process. Current cohorts of older people were born into a prosperous country and lived through its decline, which will have shaped the courses of their lives and their situation in old age.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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