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Record W2569148833 · doi:10.13140/2.1.1417.0563

La classe moyenne au Québec s'érode-t-elle vraiment? Contour et évolution

2014· preprint· fr· W2569148833 on OpenAlexaboutno aff
François Delorme, Suzie St‐Cerny, Luc Godbout

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typepreprint
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicHousing, Finance, and Neoliberalism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMiddle classClass (philosophy)Political scienceGeographyHistoryPhilosophyLawEpistemology

Abstract

fetched live from OpenAlex

« Je savais qu'on faisait partie de la classe moyenne là, pis de justesse en plus, on avait sûrement passé proche de se faire refuser. » Ricardo Trogi Dans le film 1981. La plupart des gens considèrent faire partie de la classe moyenne. Rares sont les personnes qui reconnaissent être « riches » ou même « aisées ». C'est dans l'air du temps, le sujet semble connaître un regain d'intérêt, tout le monde parle de la classe moyenne, que ce soit les médias, les politiciens ou encore les économistes. La présente étude tente principalement de cerner les nouveaux contours de la classe moyenne d'aujourd'hui en cherchant à répondre à l'idée reçue voulant que la classe moyenne s'étiole. On peut donc se poser légitimement une série de questions : Qu’est-ce que la classe moyenne aujourd'hui? A-t-elle été transformée par les changements démographiques et sociaux au cours des 30 dernières années? A-t-elle changé de visage et de composition? Est-elle moins importante qu'auparavant? Ces questions sont importantes pour de nombreuses raisons : 1) La classe moyenne représente, à bien des égards, le socle sur lequel se construisent une société et une économie en santé et une reprise économique durable. Dans le passé, les gouvernements, au Canada et ailleurs, ont souvent tenté de stimuler la consommation de cette partie de la société afin notamment de soutenir l'économie. 2) La présomption d'une plus grande fragilité financière de la classe moyenne peut entraîner le risque d'un sous-investissement en capital humain : pensons à l'éducation, soit pour eux-mêmes ou leurs enfants, rendant donc plus vulnérable un des piliers de la croissance économique de long terme. 3) Cette fragilisation présumée de la classe moyenne aurait également des implications au niveau des recettes budgétaires des gouvernements. En effet, si la faiblesse des revenus de la classe moyenne est avérée, on pourrait assister à un rendement des recettes fiscales relativement plus faible, ce qui pourrait rendre plus difficile le financement de certaines dépenses gouvernementales comme les infrastructures, l'éducation, la santé et la recherche et développement et ainsi miner la croissance économique à long terme. Dans le contexte politique actuel, plusieurs partis politiques, tant sur la scène fédérale qu'au Québec, ont incorporé dans leur discours le constat de cet affaiblissement de la classe moyenne sans toutefois le quantifier de façon empirique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation 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 score0.031
Threshold uncertainty score0.221

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.019
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.186 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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

Citations0
Published2014
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