Population Aging and Work Life Duration in Canada
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population suscite des préoccupations quant au fait que les années de vie supplémentaires sont principalement consacrées à la retraite, ce qui augmenterait la pénurie de main-d’œuvre et la pression sur les finances publiques. Toutefois, ces préoccupations omettent habituellement de rendre compte de façon appropriée des changements dans la participation au marché du travail et les heures travaillées (composantes comportementales), facteurs susceptibles d’amplifier ou de contrer les mouvements du vieillissement de la population (composantes structurelles) tout au long du cycle de vie. Cet article estime la durée de vie active, soit une estimation de la main-d’œuvre disponible qui tient compte de la mortalité, de la participation au marché du travail et de la charge de travail (heures travaillées) à chaque âge, et analyse le ratio de vie active, soit la part de l’espérance de vie consacrée au travail. Il décompose également les changements dans la durée de vie active en composantes démographiques et comportementales, isolant ainsi la contribution du vieillissement de la population au changement observé entre 1981 et 2016. Les résultats suggèrent que la durée de vie active n’a pas diminué avec le vieillissement de la population. Nous constatons plutôt qu’entre 1981 et 2016, la durée de vie active a augmenté de 4,96 ans, tandis que son rapport à l’espérance de vie a augmenté de 3,55 points de pourcentage. La participation au marché du travail est le principal moteur de ces changements, auxquels elle contribue par 3,57 ans, contre 0,73 et 0,65 an pour la charge de travail et la mortalité, respectivement. Ces résultats fournissent des contrarguments au débat en cours au Canada au sujet de l’augmentation de l’âge de la retraite, qui présuppose à tort une réduction de la durée de vie active entrainant la nécessité de financer l’accroissement de l’espérance de vie.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".