Incitation au travail : perceptions et réalités
Bibliographic record
Abstract
Nous documentons l’évolution de l’incitation au travail dans la population québécoise de 2017 à 2023. Nos résultats montrent qu’il existe une grande hétérogénéité dans l’évolution des désincitatifs auxquels la population fait face, et qu’il n’existe pas de portrait clair de cette évolution. Certains travailleurs ont vu leurs désincitatifs diminuer, en particulier à l’entrée sur le marché du travail, alors que d’autres les ont vu augmenter (ex. revenus de travail modestes allant de 20 000 $ à 45 000 $). Nous confrontons ensuite les perceptions à la réalité en menant une enquête auprès de plus de 2 500 personnes de 18 à 69 ans, afin de mesurer le degré de compréhension des incitatifs au travail et de mesures fiscales particulières, ainsi que les préférences en matière de travail. Nous montrons que la compréhension de l’incitation au travail, et en particulier la compréhension de l’impact des mesures fiscales sur l'incitation au travail, est très faible dans la population. Les répondants ont des difficultés considérables à intégrer la notion de récupération de l’aide fiscale dans leur évaluation de l’incitation au travail. La connaissance des mesures fiscales est aussi très limitée. Par ailleurs, nous trouvons que les Québécois en âge de travailler sont pourtant sensibles aux incitatifs financiers, ce qui suggère que les incitations actuelles par le biais de la fiscalité sont peu susceptibles d’augmenter l’offre de travail principalement parce qu’elles sont mal comprises.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".