Effet de l’immigration internationale sur le vieillissement de la population des régions métropolitaines et non métropolitaines du Canada
Bibliographic record
Abstract
La tendance au vieillissement des populations canadienne et québécoise est renforcée par la baisse du taux de fécondité. Dans ce contexte, un moyen évident de ralentir le vieillissement est d’augmenter le taux de fécondité ou de recourir à l’immigration internationale. L’objet de cet article est d’analyser le phénomène de vieillissement dans les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les régions non métropolitaines (RNM) eu égard à la concentration de la population immigrante dans les grandes régions du Québec et du Canada. À court et à long termes, tant dans les régions métropolitaines que dans les régions non métropolitaines, l’impact de l’immigration internationale sur le vieillissement de la population est très faible étant donné que la vaste majorité des immigrants arrivent au pays en âge d’activité. L’immigration internationale limite le degré de dépendance des personnes inactives aussi bien dans les régions métropolitaines que dans les régions non métropolitaines, mais rajeunit très faiblement la population concernée. L’effet de l’immigration sur la dépendance et le vieillissement est nettement plus important dans les régions métropolitaines grandes et moyennes que dans les régions non métropolitaines.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".