MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409059340 · doi:10.54932/imio6888

Incitation au travail : perceptions et réalités

2025· report· fr· W4409059340 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas‐James Clavet, Xavier Dufour-Simard, Pierre‐Carl Michaud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous documentons l’évolution de l’incitation au travail dans la population québécoise de 2017 à 2023. Nos résultats montrent qu’il existe une grande hétérogénéité dans l’évolution des désincitatifs auxquels la population fait face, et qu’il n’existe pas de portrait clair de cette évolution. Certains travailleurs ont vu leurs désincitatifs diminuer, en particulier à l’entrée sur le marché du travail, alors que d’autres les ont vu augmenter (ex. revenus de travail modestes allant de 20 000 $ à 45 000 $). Nous confrontons ensuite les perceptions à la réalité en menant une enquête auprès de plus de 2 500 personnes de 18 à 69 ans, afin de mesurer le degré de compréhension des incitatifs au travail et de mesures fiscales particulières, ainsi que les préférences en matière de travail. Nous montrons que la compréhension de l’incitation au travail, et en particulier la compréhension de l’impact des mesures fiscales sur l'incitation au travail, est très faible dans la population. Les répondants ont des difficultés considérables à intégrer la notion de récupération de l’aide fiscale dans leur évaluation de l’incitation au travail. La connaissance des mesures fiscales est aussi très limitée. Par ailleurs, nous trouvons que les Québécois en âge de travailler sont pourtant sensibles aux incitatifs financiers, ce qui suggère que les incitations actuelles par le biais de la fiscalité sont peu susceptibles d’augmenter l’offre de travail principalement parce qu’elles sont mal comprises.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTaxation and Compliance StudiesTravaux en français237 207