Évaluation du travail non déclaré au Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, nous proposons d’évaluer l’ampleur des revenus non déclarés par les travailleurs autonomes au Québec. Nous mettons en oeuvre une approche microéconomique fondée sur les dépenses de consommation des ménages développée par Pissarides et Weber (1989) sous la forme d’une équation unique de demande en biens alimentaires, et transformée plus tard en un système de demande complet par Lyssiotou et al. (2004). Nous avons utilisé les données tirées de l’Enquête sur les Dépenses de Ménages (EDM) collectées par Statistique Canada au cours de la période 2010 - 2019. En utilisant l’approche proposée par Pissarides et Weber (1989), nous avons trouvé que les travailleurs autonomes auraient sous-déclaré entre 17 % à 22 % de leurs revenus réels au cours de la période considérée. Aussi, nous avons essayé d’estimer l’ampleur des revenus non déclarés par l’approche du système de demande complet afin de comparer avec des estimations proposées par Fortin et al. (2010), ayant utilisé cette même approche à partir des données de 1997 à 2002. Bien que les résultats obtenus concordent avec ceux de Fortin et al. (2010), ils atteignent des valeurs anormalement élevées, peu plausibles au regard de la réalité économique. Par conséquent, nous n’avons pas pu tirer des conclusions économiquement valides se basant sur les estimations de ce second modèle. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Évasion fiscale, revenu déclaré, dépenses de consommation, travailleurs autonomes
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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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".