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Record W1555634732 · doi:10.7202/602157ar

Comportements de fécondité des Québécoises, allocations familiales et impôts : résultats et simulations d’un modèle de choix discrets portant sur les années 1975-1987

2009· article· fr· W1555634732 on OpenAlexaffvenue
Pierre Lefèbvre, Liliane Brouillette, Claude Felteau

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender, Labor, and Family Dynamics
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.542
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.090
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2009
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