L’évolution de la mortalité différentielle selon le statut socio-économique sur l’Île de Montréal, 1961-1976
Bibliographic record
Abstract
La présente étude compare les niveaux de mortalité de douze aires géographiques dont les statuts socio-économiques diffèrent. Cette analyse englobe toutes les municipalités de l’Île de Montréal et elle couvre la période allant de 1960-62 à 1975-77. Les résultats obtenus démontrent qu’il existe de profondes inégalités de mortalité entre les zones. Les zones dont le revenu moyen, la proportion d’administrateurs et de professeurs sont les plus anémiques ont, en effet, des niveaux de mortalité relativement élevés alors que les zones ayant un statut socio-économique supérieur jouissent d’une mortalité nettement plus faible que les premières. Par surcroît, de 1961 à 1976, ces disparités n’ont cessé de s’accroître au détriment des aires les plus défavorisées où la mortalité a crû tandis qu’elle a considérablement baissé dans les zones privilégiées. Ce déséquilibre se traduit, dans les zones défavorisées, par de très faibles espérances de vie à la naissance et à 65 ans et par des probabilités de survie de 15 ans à 65 ans nettement inférieures à la moyenne. De plus, ces mêmes unités géographiques présentent toutes une surmortalité masculine aux âges adultes beaucoup plus forte que les zones favorisées.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".