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Record W1974836048 · doi:10.3406/oss.2007.1169

Les syndicats face à l’épargne-retraite en France et au Québec

2007· article· fr· W1974836048 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Sauviat, Michel Lizée

Bibliographic record

VenueSanté Société et Solidarité · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les syndicats, en France comme au Québec, doivent faire face à une remise en cause des systèmes de retraite mis en place après la Seconde Guerre mondiale dans l’Hexagone ou depuis les années 1960 dans la Belle Province. Par-delà les différences radicales dans la configuration même de ces systèmes, l’enjeu des évolutions et des réformes en cours est celui d’une remise en question progressive des garanties et protections associées aux régimes de retraite collectifs en place pour leur substituer •ou renforcer •un système fondé sur l’épargne et le risque individuel. Dans le cas de la France, une série de réformes engagées entre 1993 et 2003 va progressivement entraîner une dégradation de la couverture offerte par les régimes de retraite obligatoires par répartition; dans celui du Québec, l’érosion des régimes de retraite publics, dont la part reste modeste, et surtout l’attaque du patronat contre les régimes de retraite à prestations déterminées auront pour effet de compromettre la sécurité du revenu d’une majorité de retraités. Le développement récent en France d’un troisième pilier fondé sur l’épargne-retraite et le poids déterminant atteint au Québec par les régimes de retraite professionnels par capitalisation obligent les organisations syndicales à prêter, des deux côtés de l’Atlantique, une attention accrue aux enjeux associés à la gestion des actifs financiers accumulés dans ce cadre. Cette évolution pose en retour de nouveaux défis aux syndicats, en France comme au Québec.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.706
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.035
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.360 · 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 designNot applicable
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

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Published2007
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