MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2195387669 · doi:10.71781/12992

Les niveaux et les facteurs déterminants de la mortalité infantile en Nouvelle-France et au début du Régime Anglais (1621-1779)

2009· dissertation· fr· W2195387669 on OpenAlexaboutno aff
Marilyn Amorevieta‐Gentil

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2009
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Farm Safety
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A l’époque de la Nouvelle-France, il n’était pas rare que des enfants de moins d’un an décèdent. Les parents acceptaient avec sagesse et résignation le décès de leurs enfants. Telle était la volonté du Tout-Puissant. Grâce au Registre de la Population du Québec Ancien (R.P.Q.A.) élaboré par le Programme de Recherche en Démographie Historique (P.R.D.H), l’ampleur de la mortalité infantile a pu être mesurée selon plusieurs critères, quelques facteurs déterminants examinés ainsi qu’une composante intergénérationnelle identifiée. Couvrant pour la première fois la totalité de l’existence de la colonie, nos résultats confirment l’importance de la mortalité des enfants aux XVIIe et XVIIIe siècles (entre 140 et 260‰ avant correction pour le sous-enregistrement des décès). Des disparités tangibles ont été constatées entre les sexes, selon le lieu de naissance ainsi que selon la catégorie professionnelle à laquelle appartient le père de l’enfant. L’inégalité des probabilités de survie des tout-petits reflète l’iniquité physiologique entre les genres, avec une surmortalité masculine de l’ordre de 20%, et l’influence de l’environnement dans lequel vit la famille : les petits de la ville de Québec décédaient en moyenne 1,5 à 1,2 fois plus que les petits des campagnes. Montréal, véritable hécatombe pour l’instant inexpliquée, perdait 50% de ses enfants avant l’âge d’un an, ce qui représente 1,9 fois plus de décès infantiles que ceux des enfants de la campagne, qui jouissent malgré tout des bienfaits de leur environnement. Les effets délétères de l’usage de la mise en nourrice, qui touche plus de la moitié des enfants des classes aisées citadines, ravagent leur descendance de plus en plus profondément. L’examen de la mortalité infantile sous ses composantes endogène et exogène révèle que la mortalité de causes exogènes explique au moins 70% de tous les décès infantiles. La récurrence des maladies infectieuses, l’absence d’hygiène personnelle, l’insalubrité des villes constituaient autant de dangers pour les enfants. Dans une perspective davantage familiale et intergénérationnelle où l’enfant est partie intégrante d’une fratrie, des risques significatifs ont été obtenus pour plusieurs caractéristiques déterminantes. Les mères de moins de 20 ans ou de plus de 30 ans, les enfants de rang de naissance supérieur à 8, un intervalle intergénésique inférieur à 21 mois ou avoir son aîné décédé accroissent les risques de décéder avant le premier anniversaire de l’ordre de 10 à 70%, parce que le destin d’un enfant n’est pas indépendant des caractéristiques de sa mère ou de sa fratrie. Nous avons aussi constaté une relation positive entre la mortalité infantile expérimentée par une mère et celle de ses filles. La distribution observée des filles ayant perdu au moins 40% de leurs enfants au même titre que leur mère est 1,3 à 1,9 fois plus grande que celle attendue pour les filles ayant eu 9 enfants et moins ou 10 enfants et plus. Il existerait une transmission intergénérationnelle de la mortalité infantile même lorsqu’on contrôle pour la période et la taille de la famille.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.728
Threshold uncertainty score0.542

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.020
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.286 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations8
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicAgriculture and Farm SafetyFrench-language works237,207