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Enregistrement W2041025439 · doi:10.1353/cpp.2011.0045

For Whom the Retirement Bell Tolls: Accounting for Changes in the Expected Age of Retirement and the Incidence of Mandatory Retirement in Canada

2011· article· en· W2041025439 sur OpenAlexaffvenueabout
Rafael Gómez, Morley Gunderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cet article, nous analysons les déterminants du départ à la retraite liés à la retraite obligatoire et à l’âge prévu de la retraite au Canada, à l’aide des données de l’Enquête sociale générale de 1994 et de 2002. Pour ce faire, nous divisons les changements survenus entre 1994 et 2002 en deux catégories : les premiers sont liés aux modifications de la composition de la main-d’œuvre, et les seconds aux modifications des préférences des citoyens ou des contraintes auxquelles ils étaient soumis. Les résultats montrent que les modifications des préférences ou des contraintes jouent un rôle très important à la fois dans le cas de la retraite obligatoire et dans celui de l’âge prévu de la retraite. Cela est particulièrement clair dans deux changements que l’on observe entre 1994 et 2002. Premièrement, la probabilité du départ à la retraite motivé par la retraite obligatoire a baissé de 1,3 %, et cette baisse est entièrement attribuable aux changements dans les préférences ou les contraintes; ces changements compensent les modifications de la composition de la main-d’œuvre, qui tendaient à faire augmenter la probabilité du départ à la retraite motivé par la retraite obligatoire. Deuxièmement, l’âge prévu de la retraite a subi une hausse de 3,7 ans, et cette hausse est presque entièrement attribuable aux changements dans les préférences ou les contraintes. Pour terminer, nous analysons les implications de ces résultats pour les employeurs, les travailleurs et les décideurs publics.

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 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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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