Local Scale Population Projection Methods: Shrinking and Aging Communities
Notice bibliographique
Résumé
Poster Presentation\nThe emergence of a globalized economy has given rise to ‘global cities’ where knowledge, resource and human capital conglomerate – often at the cost of outmigration of resources in smaller cities. In the Canadian context, the growth of a few major centers is contrasted with many smaller and peripheral cities that may be coping with shrinking populations and economic decline. These effects are increasingly compounded by a second demographic transition, which is characterized by falling birth rates and an aging population. Continued loss of population, changing demographic structure, and economic decline can lead to a myriad of challenges, including underused infrastructure, high vacancy rates, and socio-economic inequality. As Statistics Canada’s population projections are limited to the provincial, territorial and national level, individual municipalities are left to calculate their own projections, which could be hindered by a lack of resources, the complexity of calculating local-scale migration rates, or simply may not be done. This paper reviews the methodological differences reflected in the approaches taken by various levels of government and concludes that more complex, time consuming and expensive models are used at higher levels of governance and in larger cities and are more likely to provide more accurate and precise results. Smaller and peripheral cities tend to use simpler, less time- and resource-intensive methods. An assessment framework of nine criteria concluded that the share capture method is the best methodological alternative for local scale population projection. The share capture model is applied to every municipality (with population above 10,000) in Ontario and projected dependency ratios are calculated to ascertain the future distribution of aging communities in Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».