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Enregistrement W4404248449 · doi:10.14428/rqj2022.10.01.05

La croissance démographique entre science et science-fiction :

2024· article· fr· W4404248449 sur OpenAlexaboutno aff
Bénédicte Gastineau, Valérie Golaz, Stéphanie Dos Santos

Notice bibliographique

RevueRevue Quetelet + Quetelet journal/Revue Quetelet + Quetelet Journal · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPopulation growthQuarter (Canadian coin)Political scienceGeographySociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RésuméDepuis 1950, les Nations Unies publient des projections de population. Ces projections suscitent depuis cette date de nombreuses inquiétudes aussi bien dans les organisations internationales, que dans l’opinion publique. La croissance de la population annoncée par les projections parait pour beaucoup annonciatrice de famines, dégradations des ressources, conflits. Les auteurs de science-fiction notamment anglo-saxonne se nourrissent de ces peurs pour leurs romans. La croissance démographique se retrouve au centre de l’intrigue de Make room! Make room!, Les Monades urbaines, Tous à Zanzibar… La science-fiction imagine ce que la science démographique ne prévoit pas : des modes de vie et de production, des organisations sociales contraintes par un « surpeuplement ». Si la science-fiction ne se révèle pas forcément comme un moyen de prédire l’avenir, elle est, entre 1950 et 1980, un bon révélateur des peurs et des angoisses liées à la croissance démographique. Mots-clés : Démographie, science-fiction, projection, croissance démographique AbstractThe United Nations has been publishing population projections since 1958. Since then, these projections have given rise to a great deal of concern among both international organisations and public opinion. The population growth predicted by the projections seems to many to herald famine, resource degradation and conflict. Science fiction writers, particularly in the English-speaking world, feed these fears into their novels. Population growth is central to the plot of Make Room! Make room!, Les Monades urbaines, Tous à Zanzibar... Science fiction imagines what demographic science does not: ways of living and producing, social organisations constrained by ‘overpopulation’. While science fiction was not necessarily a means of predicting the future, between 1950 and 1980 it did reveal the fears and anxieties associated with demographic growth. Keywords: Demography, Science fiction, projection, population growth

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0170,012
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0030,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,238 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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