La mortalité différentielle aux âges adultes et avancés selon le groupe linguistique au Québec : une étude de suivi sur la période 1991-2011
Bibliographic record
Abstract
La situation linguistique distincte du Québec en Amérique du Nord nous amène à nous interroger sur le rôle que joue l’appartenance à un groupe linguistique sur les inégalités observées en matière de mortalité. La nouvelle base de données Cohorte santé et environnement du recensement canadien de 1991 (CSERCan), issue du jumelage du recensement de 1991, des données de l’état civil et des fichiers administratifs de 1991 à 2011, offre une opportunité unique d’étudier avec plus de justesse la mortalité différentielle selon la langue au Québec. L'objectif principal de ce travail est de comparer les distributions des décès par âge, sexe, région et langue parlée le plus souvent à la maison, soit le français, l’anglais ou une langue autre. Nous dérivons ces distributions à partir des courbes de taux de mortalité correspondantes et lissées en utilisant une approche par P-splines. Nous calculons ensuite quatre indices sur la mortalité adulte et aux grands âges : l’espérance de vie à 25 ans, à 65 ans et l’âge modal (i.e. le plus fréquent) au décès, ainsi que la mesure de dispersion associée au mode. Nos résultats montrent qu’il existe bel et bien des différences significatives de mortalité aux âges adultes selon l’appartenance linguistique au Québec, à l’exception des femmes francophones et anglophones. Nous constatons cependant que les écarts de l'espérance de vie à 25 ans obtenus sont moins importants qu’annoncés dans la littérature. Les différences de mortalité observées aux âges adultes persistent chez les 65 ans et plus. Nous n’observons toutefois pas d’écart significatif de mortalité au niveau de l'âge modal au décès ou de sa mesure de dispersion associée, mis à part chez les hommes allophones qui conservent leur avantage d’âge modal au décès. Enfin, pour les francophones et les allophones, les niveaux de mortalité ne sont pas les mêmes sur l’île de Montréal et dans le reste du Québec. Ces résultats offrent un éclairage inédit sur le sujet compte tenu de la plus grande fiabilité de la variable langue issue du recensement de 1991 dans la CSERCan, et des améliorations apportées au traitement de données et à l’analyse, qui incluent la prise en compte de l’émigration, la considération des autochtones et l’analyse par région.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".