Immigration et structure par âge de la population du Canada : quelles relations ?
Bibliographic record
Abstract
Prenant le relais des études qui se sont intéressées au lien entre immigration et vieillissement démographique, cet article vise à isoler, au sein des données canadiennes existantes, les divers aspects de la mécanique démographique qui sous-tendent cette relation : structure par âge de la population immigrante à l’arrivée, vieillissement des immigrants au Canada, fait qu’ils donnent naissance à des enfants au Canada, différences entre immigrants et non-immigrants à l’égard de la fécondité, de la mortalité et de l’émigration. À cette fin, les auteurs ont développé des scénarios de projection qu’ils ont intégrés au modèle de projection par microsimulation Demosim, puis ont analysé au moyen de ceux-ci des indicateurs projetés de la structure par âge de la population, et ce, pour la période de 2006 à 2106. Exploitant la richesse du contenu de ce modèle et son potentiel analytique, ils montrent que les spécificités démographiques des populations immigrantes du Canada affectent bel et bien la structure par âge de la population dans son ensemble, mais par le biais d’effets, les uns vieillissants et les autres rajeunissants, qui se compensent en grande partie.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".