Évolution séculaire du profil des salaires en fonction de l’âge : Québec, Canada et États-Unis
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études mettent en évidence un aplanissement du profil des salaires en fonction de l’âge aux États-Unis et au Canada chez les cohortes récentes. Autrement dit, ces dernières connaîtraient une moindre progression des salaires avec l’âge lorsqu’on les compare aux cohortes précédentes. Les implications de ce phénomène sont multiples, affectant par exemple les inégalités salariales mesurées dans les données transversales ainsi que celles de revenu de long terme entre générations. Dans cette étude, nous utilisons les données de l’Enquête sur la population active (EPA) au Canada et du Current Population Survey (CPS) aux États-Unis pour dresser un état des lieux et vérifier si le phénomène d’aplanissement du profil des salaires affecte les cohortes les plus récentes. Nous interprétons ensuite les résultats au prisme de la théorie du capital humain qui nous permet de relier le profil des salaires selon l’âge aux différences individuelles qui préexistent à l’entrée sur le marché du travail au sein des cohortes et entre les cohortes.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".