Prepared for the University of Lethbridge Faculty Association
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this report is to assess the impacts of possible changes to the way Canadians retire. Banning mandatory retirement and phased retirement will be the focus of this paper. The large variation across retirement policies in North America provides ample evidence of the impacts of these changes. Below are some of the important results that the available evidence pointed to: • The age effect of banning mandatory retirement is usually small. The upward age effect is more significant for university faculty compared to the average worker but is still small in absolute terms. • Banning mandatory retirement will likely improve a department’s recruitment ability. The prediction that banning mandatory retirement will hurt the opportunities of young academics has not materialized in jurisdictions that have done so. • More productive professors choose to extend their careers past normal retirement age, while less productive professors rarely do so. • There is much debate on whether or not mandatory retirement is discrimination. Some believe it should remain a freely negotiated contractual agreement, while other point to inadequacies in provincial human rights codes which allow for age discrimination. • The age effect of a phased retirement plan is not large. Evidence suggests that those who choose phased retirement would have most likely continued to teach full-time without a phased retirement option. • The goal of phased retirement to keeping highly productive senior staff in the workforce longer is not achieved, though it does accelerate the rate which lower productivity academics leave the university setting. • From the empirical and theoretical evidence available, the benefits of both banning mandatory retirement and implementing phased retirement significantly outweigh the drawbacks. 1
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,685 | 0,415 |
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 ».