Revenu adequat a la retraite: prise en compte de la valeur de la richesse convertie en rente au Canada
Bibliographic record
Abstract
Jusqu'à maintenant, les discussions portant sur le caractère adéquat des pensions des Canadiens âgés ont été fondées sur le taux de diminution du revenu avec l'âge, soit le taux de remplacement du revenu ou le ratio du revenu après la retraite au revenu avant la retraite. Pour utiliser les flux de revenu afin d'évaluer le bien-être après la retraite, il faut une norme par rapport à laquelle déterminer le caractère adéquat des taux de remplacement. Étant donné qu'on peut s'attendre à ce que certaines dépenses (par exemple, celles liées au travail) diminuent après la retraite, un flux de revenu à la baisse n'est pas nécessairement synonyme de problèmes financiers pour les personnes âgées. Qui plus est, le revenu tel qu'il est mesuré habituellement saisit une partie seulement du revenu dont disposent les personnes âgées si les ménages possèdent des actifs qui ne sont pas utilisés à la retraite pour produire le revenu mesuré. Dans la présente étude, nous utilisons une mesure différente appelée « revenu potentiel ». Le revenu potentiel est la somme du revenu réalisé et du revenu qui pourrait être réalisé à partir d'actifs possédés comme les fonds communs de placement et le logement. Les ménages se préparent à la retraite en faisant des épargnes et des emprunts et en investissant les produits. Les actifs accumulés au cours de la vie peuvent être ou ne pas être retirés plus tard. S'ils ne le sont pas, les flux de revenu sous-estiment le revenu « potentiel » disponible à la retraite. Dans la présente étude, nous prenons en compte ce revenu potentiel lorsque nous comp
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".