La fécondité au Canada durant le baby-boom . Divergence et convergence des comportements
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, le baby-boom ne s’est pas déroulé de la même manière dans toutes les provinces. En particulier, l’Ontario et le Québec, les deux provinces les plus peuplées, ont connu des baby-booms très différents. En Ontario, le baby-boom s’est déroulé de manière conventionnelle : l’augmentation de la nuptialité et celle de la fécondité des femmes mariées ont contribué toutes deux à l’augmentation des indicateurs de fécondité. Au Québec, le baby-boom a eu lieu alors que la fécondité des femmes mariées diminuait encore, la nuptialité étant le plus important facteur de l’accroissement du nombre des naissances. Nous utilisons deux informations rétrospectives recueillies au recensement de 1981, l’âge au premier mariage et le nombre des enfants mis au monde, pour étudier la descendance finale et estimer les probabilités d’agrandissement de la famille des femmes nées entre 1900 et 1940. Nous utilisons la régression logistique multinomiale pour estimer l’effet de la religion, de l’origine ethnique, de l’éducation et de la province de résidence sur la descendance finale de ces femmes, en tenant compte de l’âge au mariage et de sa durée. Les résultats montrent que 1) la fécondité des catholiques et des protestantes, très éloignées au début du baby-boom , sont très semblables à la fin ; 2) l’avancement de l’âge au mariage et l’allongement de la durée du mariage augmentent la fécondité, mais cet effet de la nuptialité ne suffit pas à expliquer l’accroissement de la fécondité des protestantes ; 3) l’écart entre les niveaux d’éducation se rétrécit du début à la fin du baby-boom , mais ne disparaît pas entièrement. Ces résultats sont dans l’ensemble proches de ceux que des analyses plus fines ont récemment mis au jour dans des pays européens.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».