Effet de l’immigration internationale sur le vieillissement de la population des régions métropolitaines et non métropolitaines du Canada
Notice bibliographique
Résumé
La tendance au vieillissement des populations canadienne et québécoise est renforcée par la baisse du taux de fécondité. Dans ce contexte, un moyen évident de ralentir le vieillissement est d’augmenter le taux de fécondité ou de recourir à l’immigration internationale. L’objet de cet article est d’analyser le phénomène de vieillissement dans les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les régions non métropolitaines (RNM) eu égard à la concentration de la population immigrante dans les grandes régions du Québec et du Canada. À court et à long termes, tant dans les régions métropolitaines que dans les régions non métropolitaines, l’impact de l’immigration internationale sur le vieillissement de la population est très faible étant donné que la vaste majorité des immigrants arrivent au pays en âge d’activité. L’immigration internationale limite le degré de dépendance des personnes inactives aussi bien dans les régions métropolitaines que dans les régions non métropolitaines, mais rajeunit très faiblement la population concernée. L’effet de l’immigration sur la dépendance et le vieillissement est nettement plus important dans les régions métropolitaines grandes et moyennes que dans les régions non métropolitaines.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».