Population Aging and Its Economic Costs: A Survey of the Issues and Evidence
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ On prévoit que le vieillissement de la population entraînera une augmentation substantielle du coût des programmes de santé et de retraite, et cette hypothèse est une source de préoccupation largement répandue. Cependant, une évaluation objective exige que l'on étudie toutes les catégories de dépenses gouvernementales, incluant l'éducation et les autres programmes destinés aux groupes d'âge plus jeunes, et non seulement aux programmes destinées aux couches plus âgées de la population. Il faut aussi tenir compte des biens et services produits par le secteur privé, puisque leurs coûts doivent être imputés au même revenu national que ceux produits par le secteur public. Au-delà de cette question, il faut réaliser que l'évolution de la population affecte non seulement la demande économique, mais aussi l'offre à la capacité de production de l'économie. Il est donc important de constater, en dépit du fait que d'autres influences auront certainement un impact sur la situation, que l'augmentation des dépenses gouvernementales (toutes catégories confondues et pour tous les paliers de gouvernement combinés) attribuable aux effets démographiques ne devrait pas être supérieure au taux de croissance de la population, tout en restant inférieure au taux de croissance du produit intérieur brut. Si l'on regroupe les dépenses publiques et privées et que l'on assigne à chaque groupe d'âge le poids relatif approprié, on peut s'attendre à ce que le «taux de dépendance» reste à son faible niveau actuel pendant encore 15 à 20 ans, avant d'augmenter graduellement au fur et à mesure que les membres de la génération du baby boom commenceront à prendre leur retraite en plus grand nombre. Toutefois, le ratio projeté n'atteint jamais le niveau des années 50 et 60. Bien que le «fardeau» du vieillissement de la population soit contrôlable, des ajustements majeurs devront être apportés au cours des prochaines décennies, en particulier au plan du partage des dépenses entre le gouvernement fédéral et les provinces. Les effets du vieillissement de la population sont toutefois en grande partie prévisibles, lents et encore assez lointains.
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 | 0.011 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".