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Enregistrement W1747220777 · doi:10.7202/029622ar

Choc démographique et finances publiques : comment relever le défi de l’équité intergénérationnelle

2009· article· fr· W1747220777 sur OpenAlexaffvenueabout
Luc Godbout, Pierre Fortin, Matthieu Arsenau, Suzie St‐Cerny

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les auteurs commencent par décrire le vieillissement démographique qui va frapper le Québec d’ici 2051 et envisagent ses conséquences sur l’économie et les finances de l’État. Ils construisent ensuite une projection « raisonnable » des finances publiques provinciales sur cet horizon. Deux résultats principaux en découlent : d’une part, la santé accapare une fraction toujours croissante des dépenses de l’État; d’autre part, un déficit budgétaire annuel apparaît à partir de 2013 et s’accroît continuellement jusqu’en 2051. Ainsi, selon les auteurs, le gouvernement du Québec n’est pas en mesure de garantir la pérennité des services publics et l’application du principe d’équité entre les générations. Pour réaliser cette double garantie, ils suggèrent de créer une caisse démographique réversible. Enfin, ils proposent des mesures pour diminuer la facture démographique et partager équitablement ce qui en restera entre les générations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
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
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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