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Record W1525018594 · doi:10.3917/reof.079.0261

Vieillissement et protection sociale

2001· article· fr· W1525018594 on OpenAlexaff
Élisabeth Algava, Mathieu Plane

Bibliographic record

VenueRevue de l'OFCE/˜La œRevue de l'OFCE · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

<titre>Résumé</titre>Le vieillissement de la population est une caractéristique commune à tous les pays de l’Union européenne. Seuls l’ampleur et le calendrier de ce phénomène diffèrent selon les pays. La déformation des pyramides des âges devrait avoir des effets importants sur les économies européennes et en particulier sur les systèmes de protection sociale. La hausse de l’espérance de vie et le vieillissement des générations nombreuses du baby boom, associés à la chute de la fécondité depuis les années 1970, auront inéluctablement des conséquences sur la proportion de personnes âgées et d’inactifs dans la population, et, de ce fait, sur la part du PIB consacrée au financement des dépenses de retraite et de santé. En revanche, cette hausse pourrait être très partiellement contrecarrée par le retour au plein emploi et la baisse du nombre d’enfants qui devraient permettre une diminution des dépenses consacrées aux prestations chômage et aux prestations familiales. Le poids de la démographie est important : c’est dans les pays où la fécondité est la plus faible que les problèmes les plus importants risquent de se poser (notamment en Italie), tandis que les comportements démographiques dynamiques conservés par certains pays (comme la Suède), semblent atténuer grandement l’impact du vieillissement sur le système de protection sociale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.793
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.320 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2001
Admission routes1
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