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Record W2041025439 · doi:10.1353/cpp.2011.0045

For Whom the Retirement Bell Tolls: Accounting for Changes in the Expected Age of Retirement and the Incidence of Mandatory Retirement in Canada

2011· article· en· W2041025439 on OpenAlexaffvenueabout
Rafael Gómez, Morley Gunderson

Bibliographic record

VenueCanadian Public Policy · 2011
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous analysons les déterminants du départ à la retraite liés à la retraite obligatoire et à l’âge prévu de la retraite au Canada, à l’aide des données de l’Enquête sociale générale de 1994 et de 2002. Pour ce faire, nous divisons les changements survenus entre 1994 et 2002 en deux catégories : les premiers sont liés aux modifications de la composition de la main-d’œuvre, et les seconds aux modifications des préférences des citoyens ou des contraintes auxquelles ils étaient soumis. Les résultats montrent que les modifications des préférences ou des contraintes jouent un rôle très important à la fois dans le cas de la retraite obligatoire et dans celui de l’âge prévu de la retraite. Cela est particulièrement clair dans deux changements que l’on observe entre 1994 et 2002. Premièrement, la probabilité du départ à la retraite motivé par la retraite obligatoire a baissé de 1,3 %, et cette baisse est entièrement attribuable aux changements dans les préférences ou les contraintes; ces changements compensent les modifications de la composition de la main-d’œuvre, qui tendaient à faire augmenter la probabilité du départ à la retraite motivé par la retraite obligatoire. Deuxièmement, l’âge prévu de la retraite a subi une hausse de 3,7 ans, et cette hausse est presque entièrement attribuable aux changements dans les préférences ou les contraintes. Pour terminer, nous analysons les implications de ces résultats pour les employeurs, les travailleurs et les décideurs publics.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.317
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.198
GPT teacher head0.362
Teacher spread0.164 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations7
Published2011
Admission routes3
Has abstractyes

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