Time and Money: Tracking the Fiscal Impact of Demographic Change in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Putting something aside for old age is common sense. Individuals should save during their working years to provide for their children and their own retirement. Likewise, aging countries should anticipate how their future age structure will affect their public finances. What does demographic change imply for age-sensitive public programs in Canada, and how well do current patterns of spending prepare us for those changes? This e-brief quantifies the impact of demographic change on major public programs in Canada. It compares the share of gross domestic product (GDP) that will be required to service our programs for health, education, the elderly and children in the future with the share required in the recent past. Discounted at 5 percent over 50 years, these programs create a net liability for governments of more than $810 billion. But there are winners and losers. Overall, Ottawa comes out ahead, with a small net asset: prospective declines in spending on children outweigh increases in its pension obligations. Provinces, however, face sizeable increases in healthcare spending only partially offset by falling education budgets, with the outlook generally worsening as one moves from west to east across the country. Maintaining the current age distribution of public spending in these programs will require future taxpayers to pay more for their lifetime package of programs than did their predecessors. These calculations highlight the need for budget surpluses, for greater fiscal capacity at the provincial level, and for productivity growth to support Canada’s social programs in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».