Quelques notes à propos de la comparabilité de la composition par langue maternelle aux recensements de 1971 et de 1976
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs raisons inclinent à penser que les compositions par langue maternelle publiées aux recensements de 1971 et de 1976 sont loin d'être comparables. D’abord, il n’est pas invraisemblable que les recensés aient réagi différemment à la question sur la langue maternelle, par suite de changements dans le contexte socio-politique. Ensuite, Statistique Canada n’a pas utilisé les mêmes procédés pour attribuer une langue maternelle aux personnes qui n’en ont pas déclaré. Enfin, les règles de résolution des déclarations multiples de langue maternelle ont changé notablement de 1971 à 1976. Dès lors, nous avons dû corriger les compositions linguistiques de 1976 afin de les rendre approximativement comparables à celles de 1971. Les résultats que nous présentons ne sont évidemment pas définitifs. Nous croyons néanmoins avoir élevé le degré de comparabilité des compositions par langue maternelle des deux derniers recensements. En définitive, il semblerait que de 1971 à 1976 la proportion des personnes de langue maternelle anglaise a augmenté partout au Canada, sauf au Québec où elle a diminué, tandis que la fraction des francophones a régressé partout, sauf au Québec où elle a progressé.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".