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Impacto de la crisis económica por COVID-19 en el sistema de pensiones mexicano y perspectivas ante el proyecto de su reforma

2020· article· es· W3119084892 on OpenAlex
Marissa del Rosario Martínez Preece, Carlos Zubieta Badillo

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueContaduría y Administración · 2020
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicCOVID-19 Pandemic Impacts
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

<p>Considerando el actual entorno económico y financiero, el objetivo de este trabajo es determinar los efectos de la crisis económica, provocada por la pandemia de COVID-19, en el riesgo del sistema de pensiones mexicano y su impacto ante la propuesta de reforma del sistema. Para alcanzar este objetivo se analizó el comportamiento del riesgo del sistema a través de su volatilidad condicional, la cual se estimó utilizando modelos de la familia GARCH. Por otra parte, se evalúo la pertinencia de los cambios en las aportaciones y el tiempo de cotización propuestos por el proyecto de reforma del sistema de pensiones, ante el impacto de la crisis en los ingresos de los trabajadores. Lo anterior se realizó simulando con el método de Monte Carlo el ahorro total acumulado al final de la vida activa de un trabajador tipo suponiendo diversos niveles de ingreso. Se concluyó que se presentó persistencia de la volatilidad y efectos de asimetría, y que los trabajadores estarán en una mejor posición si la reforma incluye medidas que incrementen sus aportaciones pero sin disminuir el tiempo de cotización.</p>

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.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.297 · 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