Le vieillissement de la main-d’oeuvre et le défi de la croissance au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article se penche sur les conséquences économiques du vieillissement démographique au Québec à l’aide d’un modèle régional appliqué d’équilibre général à cycle de vie. Il est maintenant connu que le Québec devrait connaître un vieillissement plus rapide de sa population au cours des prochaines décennies par rapport au reste du Canada. De plus, les travailleurs et travailleuses âgés se retirent plus tôt au Québec tandis qu’une proportion plus importante d’individus d’âge adulte demeurent inactifs comparativement au reste du Canada. Si cette tendance demeure, le choc démographique qui en résulterait pourrait entraîner une baisse de la croissance moyenne annuelle d’environ 0,5 point de pourcentage entre 2006 et 2050, soit une baisse de croissance nettement plus forte que celle prévue dans le reste du Canada. Toutefois, certaines options de politiques s’offrent au gouvernement du Québec pour amoindrir les coûts économiques attendus du vieillissement démographique. Les auteurs en examinent quelques unes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".