Population Change and Lifecourse: Strategic Knowledge Cluster
Notice bibliographique
Résumé
Population issues provide an important part of the context within which significant social policy choices are made. Canada is experiencing low fertility, profound changes in family life, slow population growth largely driven by immigration, population aging, and important regional differences in the pace of both population growth and population aging. While the significance of demography is widely acknowledged, understanding of the determinants and consequences of demographic change for individuals and communities is limited. The objective of this proposal is to bring the fruits of demographic and social research to the forefront of discussion of social policy by bringing a demographic perspective into contact with a lifecourse perspective on individual and social change. The lifecourse perspective allows researchers, policymakers, and other stakeholders to see how broad changes in the make-up of our population affect the key decisions that individuals make and the transitions they experience in life. This focus on transitions promises to enrich social policy debate and open the door to innovations that will more effectively address new social challenges faced by individuals and communities. To accomplish this, we propose to bring together two accomplished research clusters that had previously received SSHRC support. The Population Change and Public Policy cluster will join with a group of
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».