Demographic variation and change in the Inuit Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Arctic societies, like Arctic environments, exhibit variability and rapid change. Social and environmental changes are sometimes interconnected, but Arctic societies also are buffeted by socioeconomic forces which can create problems or drive changes that eclipse those with environmental roots. Social indicators research offers a general approach for describing change and understanding causality through the use of numerical indices of population, health, education, and other key dimensions that can be compared across places and times. Here we illustrate such work with new analyses of demographic indicators, particularly involving migration, for contemporary communities of three predominantly Inuit Arctic regions: northern Alaska, Greenland, and Nunavut. Many places exhibit persistent outmigration, affecting population growth. Net migration and growth rates are not significantly different, however, comparing northern Alaska communities that are or are not threatened by climate-linked erosion. Stepping back to compare the three regions highlights their contrasting birth rates (high in northern Alaska and Nunavut) and outmigration (high in Alaska and Greenland)—yielding divergent population trajectories of gradual decline in Greenland, erratic but slow growth in Alaska, and rapid growth in Nunavut. Evidence for one consequential pattern observed in northern Alaska and Greenland, disproportionate outmigration by locally-born women, appears weak or absent in Nunavut.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».