L’effet du salaire minimum sur le chômage des jeunes et des femmes au Québec : une réestimation et un réexamen de la question
Bibliographic record
Abstract
Les résultats d’estimation auxquels en arrive cette étude sont à l’effet qu’une hausse du salaire minimum relatif de 10 points de pourcentage contribue à accroître le chômage des jeunes et des femmes au Québec de l’ordre de 1,3 point de pourcentage dans chacun des cas. La méthodologie utilisée consiste à régresser le taux de chômage de chacun de ces groupes sur des variables d’offre, de demande et de salaire minimum relatif en données semi-annuelles sur la période 1968-1988 pour les femmes et 1976-1988 pour les jeunes. Par rapport à la littérature existante, on cherche à y préciser la portée des études utilisant le taux de chômage comme variable dépendante, on y re-spécifie les variables d’offre en tenant compte des possibilités de substitution ou de concurrence entre groupe pour les mêmes emplois, on y discute de la prise en compte du chômage structurel, des possibilités de relations non linéaires entre le salaire minimum et le chômage et de la symétrie de ces effets selon qu’on considère une phase de déclin ou de remontée du salaire minimum relatif. Les résultats se montrent très robustes à divers choix de la période d’observation.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".