Projections stochastiques de la fécondité et des adoptions dans le contexte du régime québécois d’assurance parentale
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente des modèles stochastiques de projection des taux de fécondité et du nombre d’adoptions. Le modèle de fécondité développé utilise les taux de fécondité les plus récents comme point de départ des projections et permet de faire évoluer la fécondité moyenne attendue dans le futur, en plus de prévoir des fluctuations aléatoires des taux de fécondité au fil des ans. Cette approche est complémentaire à l’utilisation d’une enquête d’opinion auprès d’experts comme celle utilisée récemment par Statistique Canada pour des projections de population. En ce qui a trait à l’adoption, il s’agit plutôt de refléter la réalité de changements de régime vécus dans les dernières années, c’est-à-dire des périodes pluriannuelles successives de forte et de faible adoption. À titre d’illustration, les modèles développés sont utilisés pour réaliser des projections stochastiques de la situation financière du Régime québécois d’assurance parentale.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".