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Enregistrement W7019153161

Filipino Elderly Living Arrangements, Work Activity, and Labor Income as Old-age Support

2012· other· en· W7019153161 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2012
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreThailand Development Research InstituteNihon University
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)Consumption (sociology)Action (physics)Elderly peopleUnpaid work
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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'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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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