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Enregistrement W1585468769

La maturation du systeme de revenu de retraite du Canada : niveaux de revenu, inegalite des revenus et faibles revenus chez les gens ages

2000· preprint· fr· W1585468769 sur OpenAlexaboutno aff
John Myles

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2000
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce document reexamine les tendances sur le plan du niveau et de la repartition des revenus chez les Canadiens ages dans le contexte de ce qui est sans doute la principale source de changement a l'interieur de ces tendances depuis la fin des annees 70, la maturation des regimes publics et prives de pensions proportionnelles aux gains au Canada. L'elargissement du role des pensions proportionnelles aux gains dans les annees 80 et 90 est en grande partie le resultat de changements qui se sont produits dans les annees 50 et 60. Le Regime de pensions du Canada et le Regime de rentes du Quebec (RPC/RRQ) ont ete mis en oeuvre en 1966 et la premiere cohorte a recevoir les prestations integrales du RPC/RRQ a eu 65 ans en 1976. Les cohortes qui ont pris leur retraite apres cette periode ont egalement beneficie de l'elargissement des pensions professionnelles privees qui s'est produit entre les annees 50 et les annees 70. On s'appuie sur une decomposition detaillee des revenus par source pour montrer que la maturation de ces programmes de prestations proportionnelles aux gains a non seulement entraine une augmentation importante des revenus reels moyens, mais egalement une reduction considerable de l'inegalite des revenus chez les gens ages, principalement en raison des prestations du RPC/RRQ. La hausse des revenus reels a profite dans une proportion disproportionnee aux aines a revenu inferieur, ce qui a contribue a la diminution bien connue des taux de faible revenu chez les gens ages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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