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Enregistrement W4377232221 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190916329.013.26

Aging Asia and Implications for Social Security Programs

2023· book-chapter· en· W4377232221 sur OpenAlexaff
Joelle H. Fong, Thomas R. Klassen

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial securityPensionPopulation ageingChinaDevelopment economicsPopulationEconomic growthNational PensionPublic policyPolitical scienceSocial pensionEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rapidly aging population in Asia, and in most regions of the world, necessitates the provision of social security for larger numbers of older people who are living longer than in the past while also balancing the interests of different generations. This chapter examines how population aging strains existing models of social support and public pension systems in Asia, including a discussion of recent policy responses. Specifically, the chapter analyzes the social security systems in Japan, China, and India as exemplars since these three countries will host a sizable share of the world’s population of oldest old (those 80 and over) in the next few decades. Findings reveal that each nation has pursued unique policy strategies to ensuring income security for its older citizens, but general trends are also apparent. India’s new National Pension is an example of an innovative public policy and administration response in a country without a national social security system. The general trends found in many countries in the region include increases to pension eligibility ages, and consolidating previously separate pension plans. Public administrators in Asia will more and more need to be creative and explore new options given limited resources, and in this regard have much to contribute to promising practices in other parts of the world in adjusting to population aging.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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