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Record W7056367455

Évaluation des mesures de soutien aux personnes et aux familles : une approche par microsimulations comptables et comportementales

2018· other· fr· W7056367455 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSocial impactSocial assistancePopulationIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le vieillissement de la population exercera dans les prochaines années des pressions importantes sur les finances publiques du Canada et du Québec. Dans un contexte budgétaire pré- occupant, les gouvernements du Canada et du Québec seront tentés de réduire ou du moins de limiter leurs dépenses liées à des programmes dispendieux, tels que les programmes de soutien aux personnes et aux familles. Cette thèse cherche donc à développer et à utiliser des outils permettant l'évaluation des effets des mesures de soutien aux personnes et des familles avant leur mise en place 1) sur le revenu de celles-ci, 2) sur leurs comportements de travail, et 3) sur les finances publiques. L'évaluation des effets d'une mesure de soutien avant sa mise en place (évaluation ex ante) nécessite l'utilisation de méthodes particulières, puisqu'il n'est pas possible de déduire les effets de celle-ci à partir de données recueillies. Il est donc nécessaire d'utiliser une approche par microsimulations comptables et comportementales. Les mesures de soutien aux personnes et aux familles étudiées dans cette thèse portent sur deux thèmes : 1) la réduction de la pauvreté par l'entremise de prestations directement versées aux personnes et aux familles, et 2) la réduction du coût net des services de garde pour les parents. Le chapitre 1 porte sur l'analyse des effets d'une proposition de revenu minimum garanti faite par le Comité consultatif de lutte contre la pauvreté et l'exclusion sociale du Québec. Les analyses sont effectuées à l'aide de microsimulations comptables et d'un modèle structurel d'offre de travail à choix discret tenant compte du système fiscal. Les simulations montrent que l'application de la proposition originale a d'importants impacts négatifs sur le taux de participation au marché du travail des individus à faible revenu, et que son coût dépasse 2 milliards de dollars annuellement. Cet exercice démontre que contrairement à ce que l'on croit généralement, les mécanismes visant à assurer un revenu garanti peuvent avoir pour effet d'accroître l'incidence du faible revenu plutôt que de la réduire. Le chapitre 2 porte sur les effets du report de l'âge d'admissibilité aux prestations de la Sécurité de la Vieillesse et du Supplément de Revenu Garanti de 65 à 67 ans. Les analyses sont effectuées à l'aide d'un modèle de microsimulation dynamique en forme réduite qui projette l'évolution socio-économique du Canada jusqu'en 2030. Les simulations montrent qu'à terme (c'est-à-dire, en 2030), le report de l'âge d'admissibilité augmente les revenus nets du gouvernement fédéral de 6,9 milliards de dollars, mais diminue de 620 millions de dollars ceux des provinces. À comportement de travail et d'épargne constant, ce report hausse de 6 % à 17 % le taux de faible revenu des individus de 65 et 66 ans (soit environ 100 000 aînés de plus en situation de faible revenu) et nuit davantage aux aînés les moins nantis et aux femmes. Le chapitre 3 porte sur les effets des trois mesures principales de financement public des services de garde (le crédit d'impôt provincial, la déduction d'impôt fédérale, et les subventions directes aux garderies) sur le revenu des familles, la participation des femmes au marché du travail, et sur les finances publiques québécoises et canadiennes. Ces effets sont estimés à l'aide d'un modèle structurel d'offre de travail comparable à celui utilisé dans le chapitre 1. Les simulations montrent que les mesures de financement des services de garde accroissent globalement et considérablement le revenu des familles après impôts, transferts et frais de garde ; les mesures ont aussi un impact plus marqué sur le revenu et sur le travail des femmes monoparentales que sur celui des femmes en couple. Leur abolition entraînerait des économies substantielles sur le plan des finances publiques provinciales, mais affecterait toutefois peu celles du gouvernement fédéral. Le chapitre 4 porte sur les effets de deux réformes du financement public des services de garde sur les familles et les finances publiques. La première réforme a été mise en place en 2015 par le Gouvernement du Québec, alors que la deuxième est une proposition de réforme faite par la Commission de révision permanente des programmes (CRPP) et de la Commission d'examen sur la fiscalité québécoise (CEFQ). Les effets de ces réformes sont évalués à l'aide de microsimulations comptables. Un constat majeur de l'analyse des avantages et des inconv énients des deux réformes est que la réforme des deux commissions est plus avantageuse que la réforme actuelle du gouvernement du Québec à la fois pour les familles et pour le gouvernement provincial. De plus, il est possible de formuler des propositions de réforme qui amènent le gouvernement fédéral à contribuer davantage au financement des services de garde et qui limite le fardeau financier des frais de garde pour les familles...

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.063
Threshold uncertainty score0.126

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.241 · 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 designSimulation or modeling
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
Published2018
Admission routes1
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