Projections de l'état de santé de la population québécoise et impacts sur le risque de longévité d'un régime de retraite à prestations déterminées
Bibliographic record
Abstract
Nous nous intéressons au risque futur de longévité étant données l'augmentation de l'espérance de vie due au progrès technologique et la hausse de la prévalence de maladies liées à l'obésité et à la sédentarité. Nous utilisons dans un premier temps des techniques de microsimulation afin de projeter l'état de santé de la population québécoise, en incluant dans cette microsimulation une hypothèse d'amélioration exogène de la mortalité semblable à celle faite par la Régie des rentes du Québec (RRQ). Nous évaluons dans un deuxième temps les implications pour le ratio de financement de Régimes de retraite à prestations déterminées des tendances en santé fournies par cette microsimulation. Ce ratio se situe entre 0, 24 et 0, 74 en 2050 selon les scénarios retenus, indiquant ainsi que les régimes de retraite pourraient s'avérer fortement déficitaires dans le futur. Nous analysons dans un dernier temps les hypothèses de mortalité faites par la RRQ en considérant des scénarios alternatifs associées à des avancées médicales susceptibles de se produire dans les 10 prochaines années. Il s'avère selon cette analyse que les hypothèses de la RRQ pourraient surestimer significativement la croissance de l'espérance de vie future, en particulier celle des individus de 30 à 65 ans.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".