La fécondité des immigrantes établies au Canada entre 2000 et 2014 : une analyse longitudinale par catégorie d’admission
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude analyse la relation entre la politique d’immigration du Canada et le parcours de fécondité des immigrantes. La Banque de données administratives longitudinales (DAL) permet d’observer le lien entre la catégorie d’immigration des femmes et la naissance d’enfants au pays. À partir d'une analyse qui porte exclusivement sur la fécondité des immigrantes admises comme résidentes permanentes entre les âges de 15 et 44 ans au Canada, des modèles non-paramétriques de Cox mettent en exergue la façon dont les caractéristiques individuelles pré-migratoires et le parcours d’intégration socioéconomique affectent, au fil du temps, les risques relatifs d’avoir un premier et un deuxième enfant sur le territoire canadien. Des courbes de Kaplan-Meier et des calculs de moyennes font état du rythme auquel les naissances surviennent après l’admission au Canada. De manière générale, nous avons évalué le lien entre la fécondité des immigrantes et le virage vers une immigration économique au Canada avec l’adoption de la Loi sur l’immigration et la protection des réfugiés. Les résultats montrent que la catégorie d’admission est un très bon prédictif de la fécondité. Les immigrantes de la catégorie économique semblent être moins à risque de donner naissance au Canada que les immigrantes familiales ou les réfugiées (celles qui ne sont pas admises par le biais d’une évaluation de potentiel d’intégration économique). D’autres caractéristiques individuelles, comme l’âge à l’admission, la cohorte et la région de provenance, affectent également la probabilité qu’une immigrante donne naissance sur le territoire canadien.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».