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Record W2946585139 · doi:10.71781/12867

Processus de la retraite et carrière atypique au Canada

2018· dissertation· fr· W2946585139 on OpenAlexaboutno aff
Jonathan Purenne

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis le milieu du 20e siècle, la mondialisation de l’économie a favorisé le développement d’emplois précaires, souvent temporaires et offrant peu de sécurité d’emploi. Au Canada, plus du tiers des travailleurs nés entre 1945 et 1950 n’ont jamais connu un épisode d’emploi de plus de 11 ans. À ce jour, aucune étude canadienne ne s’était penchée sur le processus de la retraite des travailleuses et travailleurs qui ont mené une carrière que l’on peut qualifier d’atypique. Ce manque dans la littérature pourrait mener à une interprétation erronée de ce qui se passe dans le marché du travail des adultes âgés. Notre étude chercher à déterminer si le processus de la retraite des personnes qui ont mené une carrière atypique avant l’âge de 50 ans est différent de ceux qui ont connu une carrière stable. Nos résultats confirment que le processus de la retraite diffère selon le type de carrière au Canada : les personnes qui ont mené une carrière atypique sont plus susceptibles de commencer au moins un nouvel emploi avant la retraite, alors que les individus qui ont eu une carrière stable ont plus de chance de partir à la retraite sans faire de transition avant la retraite. L’analyse du calendrier des différents événements qui composent le processus de la retraite, notamment de l’emploi de transition avant la retraite et de la retraite volontaire, nous laisse croire que les personnes à carrière atypique ont davantage tendance à reporter leur 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 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)0.006
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 score0.067
Threshold uncertainty score0.135

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.021
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.243 · 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
Published2018
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