Apport démographique de l’immigration étrangère en France depuis 1960
Bibliographic record
Abstract
Les discours sur les besoins d’immigration des pays occidentaux pour corriger les effets du vieillissement ne se sont pas toujours embarrassés de quantifier l’efficacité de ce remède. Si des simulations prospectives ont été réalisées, on a moins souvent tenté de mesurer rétrospectivement quelle avait été l’ampleur de l’apport démographique de l’immigration étrangère et ses effets sur la natalité et la structure par âge de la population d’un pays. Cet article réitère en 2011 une estimation de l’apport démographique de l’immigration étrangère en France, après celle réalisée en 1999, pour donner une idée de l’impact démographique des flux d’immigration étrangère qui se sont produits depuis 1960, par vague décennale d’immigration. Cet apport, tout en étant très important — 9,7 millions, soit l’équivalent de la croissance démographique de la France sur un peu plus de trente ans — n’a que très modérément rajeuni la pyramide des âges, sans avoir vraiment d’impact sur le rapport de soutien réel en raison des taux d’emploi encore trop faibles en France et encore plus faibles dans la population apportée par l’immigration. L’impact sur la démographie française a été avant tout quantitatif : il a fait s’accroître la population.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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".