Guaranteed Income Supplement (GIS) Status Amongst the Retired Population: An Analysis of the Incidence
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous évaluons le taux d’incidence, chez les Canadiens de 65 ans et plus, du fait d’être bénéficiaire de prestations de la Sécurité de la vieillesse. La variable dépendante que nous modélisons est le taux d’incidence du fait d’être bénéficiaire de prestations de Supplément de revenu garanti (SRG). Nous estimons des équations multivariées afin de déterminer les effets de l’âge, de la cohorte, du statut matrimonial, de la province de résidence, du fait d’habiter en milieu urbain ou rural, et du fait d’être né au Canada ou non. Nous incluons également dans notre estimation les variables retardées qui portent sur le revenu et l’épargne au cours de la période précédant la retraite. Nos résultats montrent que le taux d’incidence estimé en fonction de la plupart de ces variables exogènes est assez élevé. Nous notons tout particulièrement que, toutes choses étant égales par ailleurs, les Canadiens vivant avec un conjoint ou une conjointe sont beaucoup moins susceptibles de recevoir des prestations SRG.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".