La consommation entre les hypothèses de revenu permanent, de cycle vital et la contrainte de liquidité
Bibliographic record
Abstract
Ce modeste travail doit beaucoup à la patience et à la coopération de tous ceux qui, d'une façon ou d'une autre m'ont aidé et soutenu au cours des divers étapes de mes études universitaires.Je tiens tout d'abord à exprimer ma gratitude à tous mes professeurs compétents que j'ai fréquentés durent la période de ma recherche.Sans leurs sincères collaborations, ce travail ne serait jamais réalisé.Je remercie particulièrement Mme Emanuela Cardia pour m'avoir dirigé tout au long de ce travail, travailler avec elle a été un grand honneur pour moi, vue sa compréhension, sa disponibilité et surtout son amabilité.Mes sincères remerciements s'adressent également à tous les personnels du département des sciences économiques de l'université de Montréal, particulièrement à Mme Lyne Racine, ses conseils et son soutien m'ont beaucoup aidé durant mes études.Sans oublier un grand remerciement s'adresse à tous mes amis pour m'avoir encouragé et m'avoir supporté pendant des moments très critiques.
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 | 0.011 | 0.099 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.002 |
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".