Les répercussions de la suppression d’emploi sur la rémunération des travailleurs dans les industries à fortes émissions au Canada
Bibliographic record
Abstract
Alors que le Canada et d’autres pays de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) passent à une économie à zéro émission nette de gaz à effet de serre (GES), des préoccupations pourraient surgir quant aux répercussions sur les emplois et, par conséquent, sur la rémunération des travailleurs en emploi dans les industries à forte intensité de GES. L’article fait le résumé d’une étude plus vaste menée par l’OCDE et quelques partenaires internationaux, dont Statistique Canada, qui examinait les répercussions de la suppression d’emploi sur les trajectoires de rémunération des travailleurs en utilisant des données couplées sur les employeurs et les employés dans 14 pays de l’OCDE : le Canada, l’Australie, l’Autriche, le Danemark, l’Estonie, la Finlande, l’Allemagne, la Hongrie, les Pays-Bas, la Norvège, le Portugal, l’Espagne, la France et la Suède.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".