Comportements de fécondité des Québécoises, allocations familiales et impôts : résultats et simulations d’un modèle de choix discrets portant sur les années 1975-1987
Bibliographic record
Abstract
On suppose que les femmes « mariées » (les couples) font face à trois types de décisions séquentielles : la décision de fécondité, la décision quant au nombre d’enfants et la décision de travailler ou de ne pas travailler. Ce processus hiérarchique de prise de décision définit différentes options (huit) caractérisées par leur valeur. Un modèle logistique de choix discrets évaluant la sensibilité des comportements des Québécoises à des changements dans les flux attendus de revenu liés à des modifications de la politique familiale gouvernementale (exemptions, crédits d’impôt, allocations familiales) a été estimé, à l’aide de micro-données provenant de 9 coupes transversales et portant sur les années 1975 à 1987, par une procédure de maximum de vraisemblance à information complète, en tenant compte du problème d’autosélection des échantillons. Les résultats empiriques du modèle montrent que la fiscalité personnelle conditionnelle à la présence des enfants et les allocations familiales influencent à la hausse la fécondité dans le cas des familles qui ont déjà des enfants. Ceci permet donc de simuler certains changements apportés aux politiques fiscales et de transferts en faveur des familles avec enfant(s) à charge et d’évaluer les effets sur la fécondité et la participation au marché du travail ainsi que l’ampleur des déboursés pour les deux paliers de gouvernements.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".