Aperçus comparatifs sur la démographie des communautés francophones dans l’est du Canada avant 1911
Bibliographic record
Abstract
Fernand Ouellet analyse l’évolution des facteurs de la croissance naturelle qui ont opéré dans les populations québécoises, acadiennes et franco-ontariennes avant 1911. Comme préambule, il montre comment les différentes générations d’historiens et de démographes ont, jusqu’à tout récemment, décrit et interprété l’évolution de la nuptialité, de la natalité et de la mortalité dans ces trois grandes régions. En plus de faire ressortir la richesse relative de l’historiographie québécoise, par rapport à celles des Maritimes et de l’Ontario, sa démarche dégage une problématique d’ensemble qui repose sur l’idée que cette évolution, d’abord conditionnée par le besoin de se reproduire, de survivre et de se réaliser, fut, de tout temps, déterminée par la religion, l’ethnicité, les besoins de la famille, le rapport à la ville, les niveaux d’instruction et la socio-économie. Dans ce cadre, il examine l’émergence et la transformation de différents profils démographiques à l’intérieur de chacune de ces grandes régions, des provinces et des sous-régions, et il fait apparaître non seulement les similitudes et les parallélismes, mais, en même temps, la diversité des comportements qui eurent cours dans ces univers inégaux.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".