Notice bibliographique
Résumé
Résumé Le présent article a pour objet d'examiner des modèles potentiels en matière de système public d'assurance vieillesse. A travers d'abondantes références aux systèmes actuellement en vigueur aux Etats‐Unis et, en particulier, au Canada, il décrit les enjeux que soulève tout projet visant à concevoir un système public d'assurance vieillesse «efficace». Un de ces enjeux consiste évidemment à définir ce que l'on entend par «efficace». Les critères utilisés aux fins de notre réflexion sont principalement les suivants: allégement de la pauvreté, adéquation des revenus de retraite, viabilité du ratio prestations/cotisations, égalité de revenus et répartition des richesses. Notre analyse abordera les multiples aspects qu'il convient de prendre en compte lors de la conception d'un système public d'assurance vieillesse, où que ce soit dans le monde. Elle pourrait s'avérer utile dans les pays où un nouveau système a été récemment mis en place (et même dans ceux où le système existant évolue constamment). Nous espérons aussi qu'elle sera appréciée par les étudiants en droit social, puisqu'elle énonce certains principes fondamentaux qu'il convient de respecter lors de l'élaboration d'un système public de retraite efficace.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».