Le surendettement parmi les ménages québécois
Notice bibliographique
Résumé
Il est bien connu que les Québécois et Québécoises sont de plus en plus endettés. Mais quelle proportion d’entre eux et elles éprouvent des difficultés de remboursement et peuvent être considérés comme surendettés? Qui sont les groupes les plus touchés et pourquoi? Ce projet visait à éclairer ces questions en brossant un portrait statistique des difficultés de remboursement des dettes et en décrivant les causes perçues d’endettement ainsi que leur lien avec le surendettement. Nos résultats montrent qu’en 2022 au Québec 66% des adultes avaient des dettes. Parmi eux, 28% déclaraient avoir des difficultés à les rembourser (dont 2% qui s’en disaient incapables). Cette proportion a augmenté en 2023. Les difficultés de remboursement des dettes sont liées aux facteurs ayant mené à leur accumulation. Les difficultés sont très fréquentes parmi les personnes qui ont eu recours au crédit pour compenser un manque de ressources, ce qui est un cours d’action que les personnes concernées considèrent parfois aussi alimenté par un manque de connaissance des conséquences du crédit. Nos résultats montrent aussi que les jeunes, les personnes racisées, les parents seuls ou remis en couple et les personnes seules sont les catégories socio-démographiques les plus fortement touchées par les difficultés de remboursement des dettes. Cela s’explique par des revenus plus faibles au sein de ces groupes et leur plus forte probabilité d’avoir eu recours au crédit pour compenser des manques de ressources. Nos résultats appellent à valoriser et bonifier les mesures de soutien du revenu (assurance emploi, aide-sociale, allocations pour enfants, etc.), particulièrement pour les jeunes, les personnes racisées, les parents seuls ou remis en couple et les personnes seules, en tenant compte de leur situation et des défis particuliers qu’ils vivent respectivement.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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.
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 ».