Les principes directeurs d’un système d’état civil intégré : Expériences africaine et québécoise
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, l’auteur propose et développe à l’intention du Québec et des pays francophones d’Afrique, le concept d’« état civil intégré », à partir du système dit de « Vital Statistics », en vigueur dans les pays anglophones, en vertu duquel les données légales et les données statistiques relatives aux naissances, aux mariages et aux décès se retrouvent sous une même loi et une même autorité administrative. Les principes directeurs à la base d’un système d’état civil intégré sont l’action manifeste d’une agence nationale d’état civil intégré unique, l’intégration rationnelle des données légales et statistiques, la participation active et totale de la population, la mise en circulation facile et rapide des données recueillies et traitées, l’adaptation continuelle du système au milieu social, politique et administratif où il est implanté, la possibilité d’utiliser les données recueillies à des fins de recherches et le respect ou la protection de la vie privée des familles et des individus mis en cause. L’auteur souligne les possibilités d’enrichissement mutuel qui résulteraient des contacts bien établis entre l’organisme responsable des statistiques officielles du mouvement de la population et les systèmes de statistiques sanitaires.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".