Filipino Elderly Living Arrangements, Work Activity, and Labor Income as Old-age Support
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how elderly labor income can be expanded as a financing source for elderly consumption in the future through increase in elderly work activity. It examines elderly living arrangements and other factors that may influence elderly participation in work activities. The prospects of increasing elderly work activity in the future is assessed based on past and possible future trends in the following three factors, among many others: elderly health status, household headship by the elderly, and employment opportunities for the elderly, particularly household entrepreneurial activities.Alternative scenarios of increases in elderly labor force size (based on assumed changes in the factors) were used in simulations and results show that the higher the increase in labor force size (1) the higher the increase in aggregate labor income, (2) the higher the proportion of consumption that can be covered by own labor income, (3) the higher the elderly deficit age cut-off, and (4) the larger the decline in the aggregate lifecycle deficit of the elderly. What can government do to encourage more elderly to continue working? Government action can focus on two areas: elderly health and well-being, and elderly employment opportunities and enabling environment. The government can finance and fully implement provisions in existing laws and public programs that address the two areas such as those articulated in the Senior Citizen's Acts (1992 Republic Act 7432 and 2003 RA 9257) and the Philippine Plans of Action for Senior Citizens (1999-2004 and 2006-2010).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».