La "migration de remplacement" au Québec : à quel point peut-on compter sur l’immigration pour contrer les problèmes démographiques appréhendés?
Bibliographic record
Abstract
Le Québec, comme la plupart des sociétés occidentales, fait face à un vieillissement de sa population, engendrant de nombreuses conséquences économiques, politiques et sociales. Une solution souvent envisagée est de compter sur l’immigration pour amoindrir, repousser ou même contrer certaines conséquences. C’est à cet effet que la migration de remplacement apporte sa contribution : elle a pour but 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 65 ans et plus dans la population totale dépasse 25%. Les résultats démontrent qu’il serait possible pour le Québec d’éviter le déclin de sa population si la fécondité ne diminue pas et si une bonne gestion de l’immigration est appliquée : la migration de remplacement n’est pas excessivement élevée. Cependant, accueillir trop d’immigrants avant que cela ne soit essentiel nuirait à l’atteinte de cet objectif. Le déclin de la population âgée entre 20 et 64 ans est quant à lui inévitable : peu importe le niveau de fécondité, la migration de remplacement est beaucoup plus élevée pour les deux prochaines décennies que tout ce qui a pu être envisagé pour le Québec. Finalement, l’immigration n’a pas d’impact significatif sur la structure par âge d’une population : il est donc tout à fait irréaliste de vouloir compter sur cette composante pour éviter que la part des 65 ans et plus dans la population totale ne dépasse 25%. La seule façon pour que cet objectif soit possible serait une augmentation rapide de la fécondité au seuil de renouvellement de la population. Cela signifie 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 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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".