Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif de présenter les différentes trajectoires de la géographie de la population depuis les années 1950. Plus spécifiquement, il propose un bilan sur les plans théorique, méthodologique et thématique de cette sous-discipline de la géographie en portant une attention sur les recherches entreprises par les géographes québécois. Ainsi, nous abordons l’objet de la géographie de la population dans les géographies nationales et les raisons pour lesquelles cette sous-discipline s’est cantonnée surtout dans une approche positiviste. La section suivante dresse une synthèse des recherches entreprises sur les trois composantes de la démographie, soit la fécondité, la mortalité et les migrations. Dans ce bilan, nous verrons que les travaux de recherche se caractérisent par une préoccupation marquée pour les mesures et les analyses à la fois statistiques et cartographiques. En raison de la place accordée au thème migratoire, nous portons une attention particulière à ce thème car il est de loin le champ de recherche que les géographes de la population occupent le plus depuis les débuts. Enfin, nous terminons par une présentation des thèmes porteurs pour le XXIesiècle et par les changements que la géographie de la population devrait apporter pour assurer son existence et sa durabilité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".