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Record W7020658068

L’impact de la crise financière de 2008 sur les régimes complémentaires de retraite, dans les entreprises syndiquées du secteur des pâtes et papiers : une analyse comparative Québec- Finlande

2021· other· fr· W7020658068 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2021
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Private pensionEconomic shortage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La crise financière de 2008 a eu un impact majeur sur l’économie mondiale. Les fonds de pension ont été affectés par l’éclatement de la bulle immobilière en raison des sommes qui avaient été investis en partie dans le secteur immobilier. Cependant, ce ne sont pas les seuls impacts que la crise financière de 2008 a eu. Afin de mieux illustrer comment la crise financière a pu affecter les régimes de retraite, ce mémoire compare plus spécifiquement les régimes complémentaires de retraite de deux économies de marché différentes. D’un côté, l’économie de libre marché est représentée par le Québec et de l’autre côté, l’économie de marché coordonné est représentée par la Finlande. Cette analyse des régimes de retraite est basée sur les dimensions suivantes : l’administration, l’admissibilité et le droit à une rente, le financement, le type de régimes de retraite et capitalisation. Douze entrevues ont été effectuées avec des experts pour déterminer quelle économie de marché était le mieux protégée de la crise financière de 2008. Notre analyse montre que la Finlande a été mieux protégée de la crise financière de 2008 grâce à son contexte institutionnel qui favorise le rendement à long terme et l’équité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.313
Threshold uncertainty score0.629

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicFinancial Literacy, Pension, Retirement AnalysisFrench-language works237,207