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Record W1901547220 · doi:10.7202/1032151ar

Vieillissement de la population dans la région métropolitaine de Montréal : perspectives démographiques locales

2015· article· fr· W1901547220 on OpenAlexaffvenueabout
Guillaume Marois, Alain Bélanger

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette note de recherche présente les perspectives locales pour 2031 du vieillissement de la population dans la Communauté métropolitaine de Montréal. Les résultats ont été produits par le modèle Local Demographic Simulations (LDS), qui a été développé pour projeter la population à l’échelle locale en intégrant dans ses paramètres des variables contextuelles telles que les plans d’aménagement. Deux indicateurs ont été analysés : la proportion de personnes âgées de 65 ans et plus par municipalité et le taux de croissance de cette population. Nous montrons que les municipalités sont affectées par le vieillissement de différentes manières. Plusieurs municipalités, surtout dans les banlieues en développement, connaîtront une forte croissance du nombre d’aînées causée par le vieillissement sur place des nombreuses familles qui s’installent aujourd’hui dans ces endroits. D’autres municipalités, principalement dans les anciennes banlieues où l’urbanisation est plus avancée, auront en 2031 une très forte proportion de personnes âgées, sans augmentation importante de leur nombre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.131

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2015
Admission routes3
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