Langues utilisées à la maison et au travail à Montréal par les immigrants entre 2001 et 2016 : progrès notoire, mais fragile du français
Bibliographic record
Abstract
Ce texte analyse l’évolution des langues utilisées à la maison et au travail dans la région métropolitaine de Montréal de 2001 à 2016. L’accent est mis sur les immigrants étant donné leur importance dans la croissance future de la population. On définit deux indices prenant des valeurs entre 0 et 100 : un indice d’intensité d’utilisation d’une langue officielle canadienne (le français ou l’anglais) à la maison et au travail; et un indice d’intensité d’utilisation du français par rapport à l’anglais lorsqu’une langue officielle canadienne est utilisée. Cette approche permet de simplifier l’information complexe contenue dans les réponses aux questions du recensement. Les immigrants en général utilisent moins le français à la maison et au travail que les non-immigrants. Cependant, ceux d’origines et de langues proches du français l’utilisent beaucoup plus que les autres. Il y a eu un progrès notoire dans l’utilisation du français à la maison et au travail chez les immigrants depuis 2001, principalement chez les immigrants récents, mais l’effet global est atténué à cause de la forte augmentation de la proportion d’immigrants dans la population. Dans l’ensemble, l’état du français est demeuré stable. Du moins à partir de ces données, il n’y a pas eu de recul, contrairement à ce qu’on entend souvent dire, mais la situation demeure fragile.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".