L'effet de la réforme du Programme de la sécurité de la vieillesse sur les décisions de retraite
Bibliographic record
Abstract
Avant-proposCe travail n'aurait été qu'une pâle imitation de lui-même sans l'aide inestimable de Luc Bissonnette.Sa patience et sa disponibilité à répondre à toutes mes questions, interrogations et élucubrations ont été incomparables.Son apport à ce projet est immense et je ne saurais assez le remercier de sa générosité.Mes plus sincères remerciements vont aussi à mon directeur, Monsieur Jean-Yves Duclos.Ses idées, toujours plus novatrices et intéressantes les unes que les autres, encouragent la créativité et la création.Sa confiance en mes capacités m'a permis d'amener mon mémoire à un niveau que je n'aurais pu espérer.Je tiens également à remercier sincèrement mon codirecteur, Monsieur Bernard Fortin.Ses encouragements m'ont incité à pousser mes raisonnements et mes analyses toujours plus loin, ce qui m'a permis d'apporter plus de profondeur à mon travail.Son soutien et sa patience m'ont été indispensables.Un grand merci à tous mes camarades du département qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation de ce mémoire.Je remercie particulièrement Steeve Marchand et Nicholas-James Clavet pour tous les bons conseils.La réalisation de ce mémoire n'aurait pas été possible sans le soutien continuel de ma famille et de Olivier.Leur présence m'est précieuse et m'encourage à persévérer dans les moments décisifs.Je tiens également à remercier le Centre interuniversitaire sur le risque, les politiques économiques et l'emploi (CIRPEE), le Conseil de recherche en sciences humaines du Canada (CRSH) et le Fonds de recherche québécois en société et culture (FRQSC).La rédaction de ce mémoire a été rendue possible grâce à leur important soutien financier.vii
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".