Un demi-siècle de recherche étudiante : une analyse des thèses et mémoires du Département de démographie de l’Université de Montréal (1965-2015)
Bibliographic record
Abstract
Cette étude s’intéresse à l’évolution de la recherche étudiante au cours des 50 premières années d’existence du Département de démographie de l’Université de Montréal. Nous avons recueilli diverses informations relatives aux auteurs et au contenu des 398 mémoires de maîtrise et thèses de doctorat qui y ont été réalisés entre 1965 et 2015. Un intérêt particulier a été porté aux différents thèmes abordés, aux principales aires géographiques étudiées, aux types d’analyses produites, aux sources de données utilisées de même qu’aux différences entre étudiantes et étudiants ou entre mémoires et thèses. Il en ressort que la recherche étudiante a évolué de pair avec la discipline dans son ensemble. Les sources de données et les méthodes se sont graduellement diversifiées et les femmes ont pris une place de plus en plus importante. De manière générale, les étudiants à la maîtrise ont situé leur recherche essentiellement à l’échelle locale (Canada et Québec) alors que les doctorants se sont tournés plus souvent vers l’étranger, surtout vers l’Afrique francophone. À l’instar de changements se faisant sentir à l’échelle mondiale, la part des mémoires et thèses portant sur des enjeux tels que la mortalité, le vieillissement ou la santé a crû alors que celle des documents portant sur des questions plus méthodologiques a diminué.
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 | 0.025 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.027 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".