Bibliographic record
Abstract
국민연금이든 기업연금이든 연금의 지배구조문제를 연금제도의 주요이슈에 포함시켜 논의하는 경우는 그다지 많지 않다. 국민연금의 경우 주로 세계은행이 권고 내지 추천하는 캐나다 소득비례연금(CPP: Canadian Pension Plan)의 운용회사(CPPIBP: Canadian Pension Plan Investment Board: 캐나다연기금 운용회사)의 이사회구조를 벤치마킹해서 논의할 뿐이다. 캐나다연기금운용회사(CPPIB)의 이사회구조가 정부와 정치세력으로부터 자율적이고 독립성이 강해 가입자의 이해를 최대한 보장할 수 있다고 하지만, 실은 이사회에 가입자 대표노동자든 사용자든)가 완전히 배제된 채 포트폴리오투자를 통한 금융수익성 극대화만을 지상목표로 하는 신자유주의적 금융전문가들만 존재할 뿐이다. 기업연금의 경우에도, 기업연금의 관리와 운영에서 종업원의 참여를 원천 봉쇄하는 미국의 단일사용자기업연금제도가 최선의 모델인 것처럼 받아들여지고 있다. 하지만 본 연구에서는 이와는 완전히 상이한 연금 가버넌스구조의 기본 틀을 보여주고 이것도 하나의 대안적 연금 가버넌스 틀이 될 수 있음을 것을 강조할것이다.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".