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Record W2282309998 · doi:10.7202/1037211ar

Une analyse économique de propositions visant à bonifier la couverture du risque de longévité

2016· article· fr· W2282309998 on OpenAlexaffvenueabout
David Boisclair, Jean‐Yves Duclos, Steeve Marchand, Pierre‐Carl Michaud

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous utilisons des méthodes de simulation pour analyser les impacts de certaines propositions de réforme visant à améliorer la couverture du risque de longévité. Ce risque, qui peut en principe être adéquatement couvert par les régimes de retraite classiques à prestations déterminées, fait l’objet d’une attention particulière au Québec depuis quelques années, notamment en raison du déclin de la participation à de tels régimes. Les propositions récentes visant à bonifier la couverture du risque de longévité se concentrent en grande partie sur l’expansion du « 2 e pilier » du système de revenu de retraite, actuellement constitué du Régime de rentes du Québec. Nous considérons à ce titre une proposition-clé du Comité d’Amours (la rente longévité), ainsi que deux autres propositions : celle de Mintz et Wilson, qui vise à augmenter la générosité du régime actuel, et celle de Wolfson, qui introduit une notion de taux de cotisation et de prestations différenciés selon le revenu. À l’aide de données provenant des enquêtes de Statistique Canada, nous analysons pour plusieurs types d’individus le taux de rendement interne (TRI) de ces propositions en prenant en considération l’inégalité d’espérance de vie, la variabilité temporelle des revenus ainsi que les interactions avec la fiscalité et les différents programmes de soutien du revenu à la retraite. Nous contrastons les résultats avec ceux obtenus en effectuant des contributions additionnelles à des véhicules d’épargne volontaire existants combinées à l’achat d’une rente simple au moment de la prise de la retraite.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.586
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.113
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.240 · 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.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations5
Published2016
Admission routes3
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