Estimations des inégalités au Canada entre les peuples autochtones et les non-autochtones
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire analyse les inégalités de bien-être entre les peuples autochtones (Premières Nations, Métis et Inuits) et les non-Autochtones au Canada. Contrairement aux approches traditionnelles basées sur le revenu, il adopte une mesure de bien-être équivalent en consommation intégrant à la fois la consommation et la mortalité, selon la méthodologie de Jones et Klenow (2016). La consommation est imputée à partir de l’Enquête sur les Dépenses des Ménages (2011) et appliquée aux microdonnées de l’Enquête nationale auprès des ménages (2011), permettant pour la première fois d’analyser simultanément consommation et identité autochtone. Les résultats montrent un déficit moyen d’environ 25% du bien-être autochtone par rapport aux non-Autochtones, avec des écarts particulièrement marqués pour les Inuits. La mortalité explique entre 55% et 70% des disparités, complétée par la consommation et l’inégalité interne. Malgré certaines limites méthodologiques, cette étude offre une contribution originale en proposant une lecture multidimensionnelle des inégalités. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Inégalités, Autochtones, Inuits, Premières Nations, Métis, Consommation, Mortalité, Bien-être équivalent en consommation, Imputation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».