Evolution of Gender Patterns in Retirement Saving in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Une préoccupation persistante au sujet des personnes âgées est leur capacité à maintenir leur bienêtre économique après leur retraite. Dans une large mesure, ce sont les décisions d’épargne prises pendant les années précédant la retraite qui financent la consommation pendant les années de retraite. Les disparités entre les sexes en ce qui concerne les gains sur le marché du travail et les régimes de retraite financés par l’employeur, de même que la longévité plus grande des femmes, donnent à penser que les ressources dont disposent les Canadiennes à la retraite sont probablement différentes de celles des Canadiens. En étudiant sur 38 ans les données administratives, représentatives à l’échelle nationale, d’une banque de données construite à partir des déclarations d’impôt sur le revenu des particuliers, nous examinons l’évolution des tendances de l’épargne-retraite par rapport à la répartition du revenu selon l’âge et la cohorte de naissance, pour les femmes et pour les hommes. Nous constatons que même si les femmes sont plus susceptibles d’épargner à tous les âges, sous réserve de leur participation, elles épargnent moins et ont tendance à être attirées par des placements qui, en moyenne, offrent un taux de rendement inférieur. Par conséquent, il est possible que les politiques centrées sur la marge d’épargne extensive (les décisions de participation) ne réduisent pas les différences de bienêtre économique entre les femmes et les hommes à la retraite, de sorte que les politiques devraient également viser la marge intensive (le montant de la contribution). Enfin, sur l’ensemble de la répartition des revenus, nous constatons une hétérogénéité substantielle des différences significatives entre les sexes quant aux effets de l’âge, de la cohorte et de la période, et ce, dans les deux marges d’épargne-retraite.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».