L'impact du salaire minimum sur l'automatisation de l'emploi au Canada
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire réunit deux grands champs de recherche économique du marché du travail, soit la recherche sur le salaire minimum et celle sur l’automatisation de l’emploi. Ainsi, l’objectif de ce mémoire est d’évaluer l’impact du salaire minimum sur l’automatisation de l’emploi au Canada entre 1998 et 2018. L’hypothèse principale est que les augmentations du salaire minimum stimulent l’automatisation des emplois nécessitant peu de qualifications, en substituant les nouvelles technologies aux travailleurs peu qualifiés. Ce mémoire reprend la méthodologie de Lordan et Neumark (2018) afin d’explorer cette hypothèse de substitution capital-travail et de mieux comprendre comment les politiques de salaire minimum façonnent le type d’emploi détenu au Canada. Les résultats montrent qu’une augmentation de 10 % du salaire minimum réduirait de 0,3 point de pourcentage la part de l’emploi automatisable occupé par des travailleurs peu qualifiés. La seconde partie de ce mémoire montre également une probabilité plus élevée de perte d’emploi pour les travailleurs peu qualifiés occupant un emploi automatisable à la suite d’une augmentation du salaire minimum. Ensemble, ces résultats sont des éléments de preuve que le salaire minimum a un effet positif sur l’automatisation de l’emploi au Canada.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".