Rapport des Nations Unies : Liens entre l’évolution démographique, la migration et l’urbanisation au Canada : Conséquences en matière de politiques
Bibliographic record
Abstract
Les mégatendances influant sur les familles sont étroitement liées. L’adaptation des familles à l’évolution des dynamiques sociale, économique, culturelle et environnementale entraîne des changements démographiques. Ces changements peuvent à leur tour provoquer une migration à l’intérieur et à l’extérieur des frontières nationales. La migration est liée à une urbanisation croissante, les familles cherchant à optimiser leur bien-être grâce aux ressources généralement concentrées dans les régions urbaines. Or, de nombreuses familles migrant vers ces régions ont du mal à se nourrir de façon adéquate et peinent à y trouver un logement approprié et abordable, un emploi convenable, des soins pour les enfants et les adultes à charge, ainsi que les soins de santé dont elles ont besoin. Ces défis nous incitent à réfléchir aux moyens déployés par les gouvernements et les organisations de la société civile pour favoriser le bien-être des familles dans un tel contexte de transition et d’incertitude. Le présent article s’intéresse aux liens entre trois mégatendances mises en relief par les Nations Unies1qui ont une incidence sur le bien-être des familles – les changements démographiques, la migration et l’urbanisation –, en tenant compte des répercussions que peuvent avoir les politiques sur les familles au Canada. Il met l’accent sur deux grandes tendances démographiques que l’on observe également dans d’autres pays à revenu élevé : la baisse du taux de fécondité et le vieillissement de la population. L’augmentation de la proportion d’immigrants au pays, une autre tendance démographique, est également examinée et une attention particulière est accordée aux conséquences pour le bien-être des familles.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".