MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7095105066

The Pension Factor of 9: Actuarial Logic Skewed by Political Myopia

2014· article· en· W7095105066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPensionDeductibleSavings accountGovernment (linguistics)RevenuePoliticsInvestment (military)Tax deductionField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a quick review of the Actuarial Factor of “9”. This factor was devised as an attempt to create a level playing field between Defined Benefit and Defined Contribution Pension Plans (and with Registered Retirement Savings Plans). The paper argues that this attempt would have been quite successful had it not been for the “freezing ” of the CCRA contribution limits many, many times. The paper argues that these limits have been “frozen ” because the Ministry of Finance sees RPPs/RRSPs as representing a large “tax expenditure”. This is because RPP/RRSP contributions are tax deductible and investment income on Registered funds accrues tax free until taken as income. The paper argues that instead of being viewed as “tax expenditures”, RPP/RRSPs represent the “perfect ” deferred tax asset. This is because the Canadian government will reap increased tax revenues from the baby-boom generation when they cash in their RPP/RRSPs, which will be exactly when the government will need extra funds to pay for increased health care services for the same baby-boom generation. The paper goes on to argue that the CCRA contribution limits (which are “frozen”) also create a bias in favour of DC plans versus DB plans. While this may be intended, the author doubts that it is understood by Ottawa parliamentarians. In summary, the paper argues that it is time to index the pension contributions to average wages, as was originally intended, to restore the actuarial logic of the factor of “9”. 1

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAquatic Ecosystems and BiodiversityTravaux en français237 207