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Record W3036606550 · doi:10.7202/1069004ar

Les années potentielles de travail perdues1 avant l’âge normal de la retraite au Canada, par cause, de 1977 à 20142

2020· article· fr· W3036606550 on OpenAlexaffvenueabout
Dominic Gagnon, Yves Carrière, Yann Décarie

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsHEC MontréalUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’idée de reporter l’âge normal 3 de la retraite au Canada s’inscrit dans un questionnement politique plus large concernant les défis posés par le vieillissement de la population. Soucieux de contrôler les coûts et de mitiger l’effet du ralentissement de la croissance de la main d’oeuvre, certains décideurs proposent de repousser l’âge normal de la retraite afin d’assurer la pérennité du Régime de pensions du Canada. C’est dans ce contexte que cette analyse propose une nouvelle méthode d’estimation du nombre d’années potentielles de travail perdues avant 65 ans, en fonction des retraites volontaires, involontaires et relatives à la mortalité, de 1977 à 2014 au Canada. Alors que la mortalité chez les hommes et les retraites involontaires chez les femmes étaient les principales sources d’années de travail perdues avant 65 ans dans les premières années étudiées, la chute de l’âge effectif de la retraite observée jusqu’au milieu des années 1990 était par contre principalement alimentée par les retraites volontaires. Ces départs volontaires sont aussi responsables du report de la retraite constaté dans les vingt dernières années. Dans l’éventualité où les décideurs publics plancheraient sur de nouvelles politiques touchant la retraite, les résultats obtenus dans cette analyse montrent qu’il est important de tenir compte de la prépondérance des facteurs qui incitent les travailleuses et travailleurs canadiens à quitter le marché de l’emploi en fin de carrière.

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)0.002
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 score0.025
Threshold uncertainty score0.083

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.053
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.254 · 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".

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Citations0
Published2020
Admission routes3
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