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Enregistrement W4415493694 · doi:10.5539/jms.v15n2p109

Aging and Finance. A Literature Review on Risk Profiles, Decision-Making, and Investment Returns

2025· article· en· W4415493694 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Fidanza, Anna Grazia Quaranta

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésFinancial inclusionFinancial servicesVulnerability (computing)Corporate governancePopulation ageingFinancial riskFinancial securityFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As population aging accelerates worldwide, societies face profound economic, social, and financial challenges. This paper provides a comprehensive review of the literature on the financial vulnerability of older adults, with a particular focus on Italy, where regional disparities exacerbate the issue. Drawing on interdisciplinary sources, the study examines the determinants of elderly financial behaviour, including risk tolerance, cognitive decline, financial literacy, and exposure to fraud. The paper also analyses the financial products and services currently available to older consumers and evaluates the extent to which they meet their specific needs. In its final section, the paper explores the intersection between aging, Corporate Social Responsibility (CSR), and Environmental, Social, and Governance (ESG) practices, arguing that inclusive financial services for the elderly can enhance both ethical responsibility and strategic positioning for financial institutions. The findings highlight the urgency of policy reforms and the need for tailored financial instruments that promote financial security and social inclusion in aging societies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2025
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