Population change and economic growth in Asia : new findings from the National Transfer Accounts (NTA) project
Notice bibliographique
Résumé
Population age structures are changing everywhere in the world, but nowhere has the change been more rapid or dramatic than in Asia. And changing age structures can have a profound effect on wellbeing and economic growth. How many consumers and producers are there in a population? How much do they earn and how much do they consume at every stage of life? To what extent do the elderly support themselves from assets acquired during their working years? And how do families and governments meet the needs of children and the elderly who consume more than they produce? The National Transfer Accounts (NTA) project is bringing together data and developing analytical tools to help answer these important questions. By providing estimates of income, public and private transfers, and consumption and saving by age, NTA adds an important dimension to measures of Gross Domestic Product (GDP) and other widely used economic indicators. In 2014, the Asia Pacific Regional Office of the United Nations Population Fund (UNFPA APRO) and the East-West Center launched a project to expand and update NTA analysis in Bangladesh, Cambodia, China, India, Indonesia, Lao People’s Democratic Republic (PDR), the Philippines, Thailand, and Vietnam. Bangladesh and Malaysia joined the group later. The project includes national-level training, south-south exchange visits, NTA research-based policy briefs, and regional meetings showcasing best practices and progress in the NTA project, including comparisons with findings from other NTA member countries. This issue of the NTA Bulletin highlights early findings from this expansion of NTA analysis in the region.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».