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Enregistrement W6995673300

The pension reform in France from pay-as-you-go to funded system : economic analysis of two dilemnas

2008· article· fr· W6995673300 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsQuarter (Canadian coin)Economic powerEconomic analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La thèse cherche à travers des critères économiques, sociaux et financiers à définir pour laFrance un système de retraite optimal. Elle procède à l’analyse critique de l’ensemble desréformes entreprises depuis la parution du Livre Blanc sur les retraites (1991), et engage despistes de mesures complémentaires pour les améliorer. Elle s’articule autour de deux idéesprincipales : d’une part, les principales réformes (Balladur, 1993 et Fillon, 2003) sont d’ordreparamétrique et entendent préserver la logique de solidarité intergénérationnelle ; d’autre part,sous certaines conditions, elles peuvent être améliorées par l’adjonction de mesuresstructurelles sous forme d’introduction d’une dose de capitalisation obligatoire.L’argumentation s’appuie à la fois sur une réflexion théorique, fondée notamment sur lesmodèles à générations imbriquées, la notion de taxe sur la poursuite d’activité aux âgesavancés, et sur une étude empirique internationale mesurant l’impact d’une capitalisationsupplémentaire sur l’épargne nationale. Globalement, l’objectif de la thèse est de montrerl’existence de deux dilemmes auxquels font face les pouvoirs publics dans la recherche desolutions à la crise des retraites: (1) garder le système de retraite actuel qui offre peud’incitations à la poursuite de toute activité professionnelle aux âges avancés ou aller versplus d’individualisation des droits au risque de sacrifier la solidarité intergénérationnelle ; (2)quelle dose, quelle(s) forme(s) et quelle réglementation de la capitalisation qui permettentd’augmenter l’épargne nationale au lieu de la réduire ?

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,259 · 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
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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