Bibliographic record
Abstract
Résumé Le présent article a pour objet d'examiner des modèles potentiels en matière de système public d'assurance vieillesse. A travers d'abondantes références aux systèmes actuellement en vigueur aux Etats‐Unis et, en particulier, au Canada, il décrit les enjeux que soulève tout projet visant à concevoir un système public d'assurance vieillesse «efficace». Un de ces enjeux consiste évidemment à définir ce que l'on entend par «efficace». Les critères utilisés aux fins de notre réflexion sont principalement les suivants: allégement de la pauvreté, adéquation des revenus de retraite, viabilité du ratio prestations/cotisations, égalité de revenus et répartition des richesses. Notre analyse abordera les multiples aspects qu'il convient de prendre en compte lors de la conception d'un système public d'assurance vieillesse, où que ce soit dans le monde. Elle pourrait s'avérer utile dans les pays où un nouveau système a été récemment mis en place (et même dans ceux où le système existant évolue constamment). Nous espérons aussi qu'elle sera appréciée par les étudiants en droit social, puisqu'elle énonce certains principes fondamentaux qu'il convient de respecter lors de l'élaboration d'un système public de retraite efficace.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".