Bibliographic record
Abstract
Extracto En el presente artículo se analizan distintos modelos posibles de regímenes de pensiones de seguridad social. Se alude con frecuencia a los regímenes existentes en los Estados Unidos y, en particular, en el Canadá a fin de exponer los elementos que intervienen en el diseño de un «buen» sistema de pensiones de seguridad social. Por supuesto, uno de esos elementos es la definición de «bueno». En este artículo se utilizan criterios tales como la pobreza, la suficiencia de los ingresos de jubilación, el equilibrio a largo plazo entre prestaciones y cotizaciones, la igualdad de ingresos y la distribución de la riqueza. Se exponen muchas cuestiones que deben abordarse a la hora de establecer un sistema de pensiones de seguridad social en cualquier lugar del mundo. Esta información puede ser útil en los países donde se establecen nuevos regímenes (o incluso donde los regímenes están en continua transformación). Esperamos también que sea de utilidad para los futuros estudiantes de seguridad social en la medida en que pretende exponer algunos principios básicos para el diseño de un buen régimen de pensiones de seguridad social.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.001 |
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".