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Record W2106702936 · doi:10.7202/038132ar

La « migration de remplacement » : un exercice méthodologique en rapport aux enjeux démographiques du Québec

2009· article· fr· W2106702936 on OpenAlexaffvenueabout
Guillaume Marois

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsQuebec Statistical Institute
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article traite de la contribution apportée par la migration de remplacement qui constitue souvent une solution envisagée pour faire face au vieillissement de la population. Il s’agit de connaître le nombre d’immigrants nécessaire pour atteindre des objectifs démographiques précis, soit, dans le cadre de cette étude, éviter le déclin de la population totale, éviter le déclin de la population en âge de travailler et éviter que la part des personnes âgées de 65 ans et plus ne dépasse 25 % à l’intérieur de la population totale. À partir de données statistiques récentes émanant de Statistique Canada et de différents organismes officiels du Québec, l’auteur tente de démontrer, dans le cas du Québec, qu’il serait possible d’éviter le déclin de la population si la fécondité ne diminue pas et si l’on adopte une planification adéquate de l’immigration. Cependant, les résultats indiquent qu’une hausse trop rapide des niveaux d’immigration nuirait à l’atteinte de cet objectif, tandis que le déclin de la population âgée entre 20 et 64 ans apparaît inévitable. Finalement, l’auteur estime qu’il serait tout à fait irréaliste de vouloir compter sur cette composante pour éviter que la part des 65 ans et plus dans la population totale dépasse 25 %, signifiant par là que l’immigration ne peut en aucun cas empêcher le vieillissement de la population ou avoir un impact significatif sur le processus.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.406
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.034
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.305 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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
Published2009
Admission routes3
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