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Enregistrement W7052718323

Risque de longévité pour les régimes de retraite canadiens à prestations déterminées

2019· other· fr· W7052718323 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Econometric analysisSampling error
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire étudie le risque de longévité pour un régime de retraite à prestations déterminées dans un contexte québécois et canadien. On le définit comme le risque que les retraités vivent significativement plus longtemps que prévu, occasionnant des pertes pour le régime. Afin de le quantifier, on a recours à des données du Régime de pensions du Canada (RPC), du Régime de rentes du Québec (RRQ) et de la Base de données sur la longévité canadienne (BDLC) permettant l’utilisation de différentes variables explicatives (âge, année, cohorte, revenu et région). Une projection stochastique de la mortalité sur plusieurs sous-populations est effectuée selon un cadre général inspiré de Hunt et Blake (2014) et une approche de modèle relatif de Villegas et Haberman (2014). Selon les modèles identifiés et retenus dans ce mémoire, une évolution défavorable de la mortalité pour un régime de retraite, à un niveau de confiance de 95 %, pourrait occasionner une hausse d’environ 5% du coût des rentes pour les femmes et de 10 à 15 % du coût des rentes pour les hommes. Ces hausses de coût se comparent, pour une hypothèse de rendement de 4 % (i = 4,0 %), à une diminution de 0,4 % (i = 3,6 %) de cette hypothèse pour les femmes et de 1,0 % (i = 3,0 %) pour les hommes. Également, les résultats de la modélisation tendent à démontrer l’ordre suivant quant à l’importance relative des variables étudiées afin d’expliquer le niveau de la mortalité des femmes et des hommes : 1) l’âge 2) l’année 3) le revenu (proxy socio-économique) 4) la région (RPC vs RRQ). Il n’a pas été possible de déterminer qu’une variable de cohorte était nécessaire pour améliorer la modélisation de la mortalité des retraités canadiens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
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