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Enregistrement W4390796416 · doi:10.61959/s240303s

Rapport des Nations Unies : Liens entre l’évolution démographique, la migration et l’urbanisation au Canada : Conséquences en matière de politiques

2023· report· fr· W4390796416 sur OpenAlexaffabout
Margo Hilbrecht

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensVanier College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les mégatendances influant sur les familles sont étroitement liées. L’adaptation des familles à l’évolution des dynamiques sociale, économique, culturelle et environnementale entraîne des changements démographiques. Ces changements peuvent à leur tour provoquer une migration à l’intérieur et à l’extérieur des frontières nationales. La migration est liée à une urbanisation croissante, les familles cherchant à optimiser leur bien-être grâce aux ressources généralement concentrées dans les régions urbaines. Or, de nombreuses familles migrant vers ces régions ont du mal à se nourrir de façon adéquate et peinent à y trouver un logement approprié et abordable, un emploi convenable, des soins pour les enfants et les adultes à charge, ainsi que les soins de santé dont elles ont besoin. Ces défis nous incitent à réfléchir aux moyens déployés par les gouvernements et les organisations de la société civile pour favoriser le bien-être des familles dans un tel contexte de transition et d’incertitude. Le présent article s’intéresse aux liens entre trois mégatendances mises en relief par les Nations Unies1qui ont une incidence sur le bien-être des familles – les changements démographiques, la migration et l’urbanisation –, en tenant compte des répercussions que peuvent avoir les politiques sur les familles au Canada. Il met l’accent sur deux grandes tendances démographiques que l’on observe également dans d’autres pays à revenu élevé : la baisse du taux de fécondité et le vieillissement de la population. L’augmentation de la proportion d’immigrants au pays, une autre tendance démographique, est également examinée et une attention particulière est accordée aux conséquences pour le bien-être des familles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,271 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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