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Enregistrement W2106702936 · doi:10.7202/038132ar

La « migration de remplacement » : un exercice méthodologique en rapport aux enjeux démographiques du Québec

2009· article· fr· W2106702936 sur OpenAlexaffvenueabout
Guillaume Marois

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensQuebec Statistical Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article traite de la contribution apportée par la migration de remplacement qui constitue souvent une solution envisagée pour faire face au vieillissement de la population. Il s’agit de connaître le nombre d’immigrants nécessaire pour atteindre des objectifs démographiques précis, soit, dans le cadre de cette étude, éviter le déclin de la population totale, éviter le déclin de la population en âge de travailler et éviter que la part des personnes âgées de 65 ans et plus ne dépasse 25 % à l’intérieur de la population totale. À partir de données statistiques récentes émanant de Statistique Canada et de différents organismes officiels du Québec, l’auteur tente de démontrer, dans le cas du Québec, qu’il serait possible d’éviter le déclin de la population si la fécondité ne diminue pas et si l’on adopte une planification adéquate de l’immigration. Cependant, les résultats indiquent qu’une hausse trop rapide des niveaux d’immigration nuirait à l’atteinte de cet objectif, tandis que le déclin de la population âgée entre 20 et 64 ans apparaît inévitable. Finalement, l’auteur estime qu’il serait tout à fait irréaliste de vouloir compter sur cette composante pour éviter que la part des 65 ans et plus dans la population totale dépasse 25 %, signifiant par là que l’immigration ne peut en aucun cas empêcher le vieillissement de la population ou avoir un impact significatif sur le processus.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,305 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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