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Enregistrement W1592035174 · doi:10.7202/007413ar

La composition du revenu en période de retraite anticipée : le cas des Canadiens âgés de 55 à 64 ans entre 1982 et 1997

2004· article· fr· W1592035174 sur OpenAlexaffvenueabout
Stéphane Crespo

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis une vingtaine d’années, une proportion croissante de travailleurs âgés de 55 à 64 ans se sont retrouvés précocement à la retraite en raison de changements structurels dans le marché du travail et dans les politiques de retraite. Or, les effets de ces changements sur le revenu et les sources de revenu sont mal connus pour cette tranche d’âge. À l’aide de séries chronologiques s’étendant de 1982 à 1997, cette analyse descriptive vise à établir la contribution des sources de revenu à l’évolution du revenu net réel des hommes et des femmes âgés de 55 à 64 ans au Canada. Le revenu est abordé à travers deux dimensions : le niveau moyen et l’inégalité, mesurée par l’indice de Gini. Il ressort que ces changements ont joué un rôle significatif dans l’évolution du revenu net réel au cours de la période, mais que leur effet a été globalement plus favorable aux femmes, bien que le revenu de ces dernières soit demeuré largement inférieur à celui des hommes. Contrairement aux hommes, les femmes ont vu augmenter leur revenu net réel moyen, et l’inégalité a diminué.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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