David Cheal (Ed.). Aging and Demographic Change in Canadian Context. Toronto: University of Toronto Press, 2003.
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La longévité croissante et l'évolution de la structure par âge suscitent de grandes inquiétudes chez les experts, les décideurs et le public. La perception populaire est que le vieillissement de la population a un effet négatif. Cette interprétation s'appuie sur l'hypothèse selon laquelle, en terme de rapports de dépendance, l'explosion de ce segment de la population placera un lourd fardeau sur les générations plus jeunes, puisque la population d'âge actif devra beaucoup travailler pour fournir aux retraités les pensions, les services médicaux et le soutien social nécessaires. Un nombre croissant de publications traitent de cette interprétation (qualifiée de « démographie apocalyptique ») et suggèrent que le vieillissement de la population n'a pas forcément des conséquences négatives. L'ouvrage Aging and Demographic Change in Canadian Context, publié sous la direction de David Cheal, illustre adéquatement ce contre-débat. Il contient sept essais, tous axés sur une approche conceptuelle, rédigés par des universitaires canadiens d'horizons académiques variés. La plus grande qualité de l'ouvrage consiste à démontrer que le contexte social du vieillissement est plus important que le vieillissement de la population en soi. C'est-à-dire que le vieillissement de la population ne pose problème que si nos institutions publiques et privées sont incapables de repenser les échanges et les rapports intergénérationnels.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.010 |
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".