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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".