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Record W2071962790 · doi:10.7202/055724ar

Les incidences du revenu sur les transferts linguistiques dans la région métropolitaine de Montréal

2005· article· fr· W2071962790 on OpenAlexvenueaboutno aff
Calvin Veltman

Bibliographic record

VenueRecherches sociographiques · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les données les plus complètes que nous possédions sur le revenu, le groupe ethnique et la langue proviennent de la Commission royale d'enquête sur le bilinguisme et le biculturalisme. D'après ces données tirées du recensement canadien de 1961, ce sont les membres de la communauté juive qui ont les meilleurs revenus au Québec. Le groupe ethnique anglais vient en deuxième, suivi des divers groupes allophones, puis viennent les francophones et les Italiens, ces deux derniers groupes ethniques ayant des revenus bien inférieurs à la moyenne. La Commission d'enquête a en outre démontré que les unilingues anglais avaient des revenus nettement supérieurs aux Québécois bilingues, lesquels avaient à leur tour un revenu plus élevé que les unilingues français. Deux études plus récentes confirment qu'il existe toujours une disparité de revenus entre les anglophones et les francophones. Selon une étude effectuée en 1971 par la Commission Gendron, la proportion des postes détenus par les anglophones augmente à mesure que s'élèvent les revenus. Cette étude reposait toutefois sur un échantillon d'employés d'entreprises et nous ne savons pas quel est le rapport entre cet échantillon et l'ensemble de la population. Une autre étude, réalisée en 1976 pour le Montréal Star, révèle d'importantes disparités de revenus en faveur des anglophones, mais elle suggère néanmoins que le fossé se serait quelque peut comblé ces dernières années. Ces données risquent toutefois, d'être faussées à cause du libre choix des répondants. Les données sur lesquelles se fonde la présente étude sont tirées de tabulations spéciales provenant du recensement canadien de 1971. Les données de 1971 recueillies par Statistique Canada sont supérieures à celles des recensements précédents tant par leur étendue que par leur qualité. Comme elles reposent sur un échantillon du tiers de la population, elles permettent d'éviter en quelque sorte les erreurs dues au libre choix et les difficultés d'échantillonnage. La supériorité du recensement de 1971 vient en outre de ce que pour la première fois se posait la question de la langue le plus fréquemment parlée à la maison. En comparant les réponses à cette question avec les réponses à la question sur la langue maternelle, il est possible d'évaluer la portée des transferts linguistiques sur la composition de la population. Ces estimations peuvent se faire directement à partir du recensement de 1971, sans devoir recourir à des comparaisons longitudinales avec les recensements antérieurs. Nous entendons en premier lieu dans la présente étude, établir la relation langue et revenu dans la région métropolitaine de recensement de Montréal, en comparant dans la mesure du possible les données de 1971 avec celles qu'a publiées la Commission Laurendeau-Dunton sur le bilinguisme et le biculturalisme. En deuxième lieu, nous présenterons des données sur les transferts linguistiques entre les francophones, les anglophones et les allophones. Et enfin, nous proposerons des interprétations et tenterons d'apporter des conclusions d'ordre politique.

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)0.007
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 score0.053
Threshold uncertainty score0.106

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
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 head0.059
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.249 · 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

Citations6
Published2005
Admission routes2
Has abstractyes

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