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Enregistrement W1999063682 · doi:10.1111/j.1541-0064.2001.tb01174.x

The changing face of Canada: the uneven geographies of population and social change

2001· article· en· W1999063682 sur OpenAlexaffvenueabout
Larry S. Bourne, Damaris Rose

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationDiversity (politics)Metropolitan areaImmigrationPopulation growthFace (sociological concept)Economic geographySociologyWelfare statePoliticsSocial changePopulation ageingDevelopment economicsPolitical scienceEconomic growthGeographyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper attempts to convey a sense of the increasing importance of the population question for the future of Canada and its social geographies. This future will be shaped as much by changes in population processes and living conditions as by economic and political factors. Specifically, four transformations are rippling through the country's social fabric and urban landscapes: slow growth and the demographic transition modifications to family forms and living arrangements; increasing ethnocultural diversity; and the shifting relationships among households, labour markets and the welfare state. There is increasing unevenness of population growth, juxtaposing localized growth and widespread decline, massive social changes, the concentration of immigration and new sources of diversity in metropolitan areas, and fundamental shifts in social attitudes concerning family, work and gender relations. Deepening contrasts in living environments and economic wellbeing flow from these trends, and the varied challenges they pose for private actors, governments and service‐providers. Questions relating to the country's future population geographies and social structures are complex, analytically difficult, and politically charged, but are too important to ignore.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0150,011
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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