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Record W2792292066 · doi:10.7202/1043415ar

La gérontocroissance et le vieillissement au Canada atlantique au cours de la période 1981–2011 : tendances évolutives et dynamiques à l’oeuvre sur la structure de peuplement

2018· article· fr· W2792292066 on OpenAlexaffvenueabout
Majella Simard

Bibliographic record

VenuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gérontocroissance et le vieillissement représentent deux réalités démographiques différentes qui se manifestent avec des rythmes et des intensités variables en Atlantique. Même si la population est relativement jeune, l’augmentation de la population âgée est très rapide. Une telle évolution interroge. Comment s’opère ce processus entre les différents territoires? Quelles sont les implications locales? Le but de cet article consiste à analyser la trajectoire de ces deux phénomènes en Atlantique entre 1981 et 2011. Le matériel empirique utilisé s’appuie sur les données des différents recensements de Statistique Canada. L’évolution du nombre et de la proportion d’aînés est mise en exergue avec certaines caractéristiques liées à la structure de peuplement, à l’économie et au niveau de revenus. Les résultats révèlent que les milieux ruraux et, plus spécifiquement, les localités de petite taille démographique sont davantage enclins au vieillissement comparativement aux villes. Néanmoins, la gérontocroissance est aussi le fait du monde rural, la majorité des localités étant aux prises avec cette réalité. Comme les municipalités les plus vieillies ont tendance à se situer loin des villes et à souffrir de décroissance démographique, une éventuelle politique publique à destination des aînés devrait aussi s’arrimer à une stratégie d’aménagement du territoire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.603
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2018
Admission routes3
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