The Maturation of Canada's Retirement Income System: Income Levels, Income Inequality and Low Income Among Older Persons
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Je réexamine les niveaux et la répartition des revenus chez les aîné(e)s canadiens à la lumière de ce qui pourrait être la plus importante cause de ces changements depuis la fin des années 70: la maturation des systèmes de pensions public et privés contributifs fondés sur les gains au Canada. La place de plus en plus grande occupée par les pensions contributifs fondés sur les gains au cours des années 80 et 90 dépend largement des changements survenus dans les annees 50 et 60. Le Régime de pensions du Canada (RPC) et le Régime de rentes du Québec (RRQ) ont été mis sur pied en 1966 et la première cohorte à en toucher les advantages complets a atteint l'âge de 65 ans en 1976. Les cohortes qui ont pris leur retraite par la suite ont également bénéficié de l'expansion des pensions privées résultant de leur emploi qui ont été établies entre les années 50 et 70. Je m'appuie sur une décomposition détaillée du revenu par sources pour démontrer que la maturation de ces programmes contributifs fondés sur les gains a entraîné une augmentation substantielle du revenu moyen réel mais aussi une réduction importante de l'inégalité des revenus chez les aîné(e)s, surtout à cause de la hausse des prestations du RPC et du RRQ. La hausse des revenus réels a atteint les aîné(e)s à faible revenu, contribuant ainsi au déclin manifeste du revenu faible chez les aîné(e)s.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".