La fécondité dans les pays anglophones développés hors d'Europe : Canada, États-Unis, Australie et Nouvelle-Zélande
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les populations anglophones d’Amérique du Nord et d’Océanie, ont, semble-t-il, toujours eu une fécondité plus élevée qu’en Europe, en dépit de l’absence de toute politique visant à intervenir de manière directe dans la sphère familiale. Cependant, depuis quelques décennies, l’écart a tendance à se réduire, ces pays se retrouvant aujourd’hui au niveau des pays européens les plus féconds. Dans ces pays, comme en Europe, la période écoulée depuis la seconde guerre mondiale a été caractérisée par le baby-boom et le recul de la fécondité qui lui a succédé. Le baby-boom y a été plus marqué et plus précoce qu’en Europe. Il a atteint son maximum en 1957 aux États-Unis, en 1959 au Canada, et en 1961 en Australie et en Nouvelle-Zélande. L’ajournement des naissances et leur report à des âges toujours plus élevés a suivi des modalités particulières aux États-Unis. En effet, après le baby-boom, la fécondité des jeunes femmes américaines a rejoint très rapidement son niveau antérieur, et elle est restée à peu près stable depuis. Au contraire, partout ailleurs, le recul des taux de fécondité s’est poursuivi sous l’effet de l’ajournement continu des naissances. De ce fait, dans la plupart des pays, la hausse de la fécondité au-delà de 30 ans, consécutive à la récupération des naissances ajournées a, au mieux, contrebalancé le recul aux âges jeunes ; aux États-Unis, cette hausse, qui provient avant tout d’une augmentation de l’intensité de la fécondité des générations, entraîne une progression de l’indicateur conjoncturel. Dans cet ensemble, le Canada se distingue par une fécondité relativement faible ; l’indicateur conjoncturel s’est stabilisé depuis quelques années à 1,5 enfant par femme, soit une valeur très proche de celle de l’Union européenne dans son ensemble.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".