Les taux de chômage canadien et américain dans les années 1980 : un test de trois hypothèses
Bibliographic record
Abstract
La courbe de Phillips keynésienne stipule qu’en l’absence de perturbations inflationnistes défavorables la croissance des salaires nominaux ralentit lorsque le taux de chômage excède son niveau naturel. Pourtant, depuis 1984, bien que le taux de chômage moyen ait été très élevé, les augmentations de salaire n’ont pas ralenti au Canada. Trois explications possibles de ce paradoxe sont envisagées : une augmentation sensible du taux de chômage naturel, la non-linéarité de la courbe de Phillips, et un effet d’hystérésis sur le chômage. Le niveau moyen élevé du chômage depuis 1982 permet difficilement de trancher entre l’hypothèse de non-linéarité de la courbe de Phillips et celle d’une augmentation du taux de chômage naturel. Néanmoins, l’analyse des données canadiennes antérieures à 1982, ainsi que de l’expérience américaine, permettent de favoriser plutôt l’hypothèse de non-linéarité. Dans cette optique, et la courbe de Phillips, et le taux de chômage naturel (des hommes de 25 ans et plus) sont demeurés stables au Canada. Enfin, l’hypothèse d’hystérésis ne reçoit aucune confirmation. L’analyse indique également qu’au Canada la courbe de Phillips possède une pente beaucoup plus prononcée et qu’elle est beaucoup moins inertielle "backward-looking" qu’aux États-Unis. L’ampleur plus grande du chômage au Canada qu’aux États-Unis depuis 1982 trouve donc son explication dans le fait que des chocs inflationnistes plus défavorables chez nous ont complètement noyé notre avantage d’une courbe de Phillips plus escarpée et moins inertielle.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".