Bibliographic record
Abstract
Tout comme dans les autres pays, la situation économique québécoise est des plus délicates en ce début de siècle. À la suite de la mondialisation qui s'est déployée à partir des années 1970, nous assistons à la précarisation des emplois et à la diminution du filet social. Plusieurs voies ont été explorées pour trouver des solutions à ces problèmes. D'un côté, certains croient à une relance économique sans effectuer aucun changement au modèle socio-économique. Pour ces derniers, le système économique en place répond bien à la situation et, dans la perspective libérale traditionnelle, on s'en remet à la volonté des individus bien plus qu'aux effets de système. De l'autre côté, ceux qui ont perdu la foi proposent diverses solutions telles que le partage du travail, la subvention du travail faiblement rémunéré, la formation continue ou la réinsertion sociale. Une autre mesure est de plus en plus discutée par les chercheurs sans pour autant retenir toute l'attention qu'elle mérite : l'allocation universelle. Cette mesure de remplacement est celle qui est étudiée dans ce mémoire. Évidemment, l'instauration d'une allocation universelle doit être assujettie à plusieurs éclaircissements. Car un certain nombre de paradoxes et de malentendus ont été notés au fil des discussions sur ce débat. Il faut encore montrer que l'instauration d'une allocation universelle est le meilleur moyen pour contourner la pauvreté des pays occidentaux et particulièrement au Québec. La société québécoise possède plusieurs atouts favorisant l'instauration d'un tel revenu. Ce mémoire de maîtrise tente d'en faire la démonstration.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".