Faire connaitre la démographie dans les médias : l’exemple de la question linguistique
Bibliographic record
Abstract
Cet article reprend sept textes parus dans des quotidiens du Québec traitant de trois domaines largement étudiés par Jacques Henripin : la politique linguistique, la fécondité et l’immigration. L’auteur montre d’abord que la majorité francophone du Québec se diversifie davantage, puis, en comparant avec l’anglais en Ontario, il montre les effets positifs de la politique linguistique sur la langue parlée à la maison et critique l’exploitation indue de l’« indice de vitalité linguistique ». Bien que de plus en plus d’enfants naissent dans des foyers où la mère a fait du français sa langue d’adoption, la pérennité de la majorité francophone n’est pas assurée du fait d’une fécondité toujours trop faible. L’auteur fait également état du trop grand optimisme de certains médias dans leur analyse des projections démographiques. Enfin, cet article rappelle que l’enseignement du français aux immigrants d’âge adulte laisse encore à désirer et montre l’effet domino de l’immigration internationale sur l’étalement de la population francophone en périphérie de Montréal.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".