Évolution et répartition des inscriptions en sociologie dans les universités au Québec entre 1990 et 2021
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une vue d’ensemble de l’évolution du recrutement en sociologie dans les universités au Québec entre 1990 et 2021. Les données analysées proviennent du ministère de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur du Québec (MEES), plus précisément du système de gestion des données sur l’effectif universitaire (GDEU). Parmi les informations disponibles, nous avons sélectionné les effectifs d’étudiants inscrits à l’enseignement universitaire selon le domaine à l’automne pour les années universitaires 1990-1991 à 2021-2022. Nous avons extrait les données pour la discipline « sociologie » selon l’établissement, le diplôme de grade et le sexe pour la même période ainsi que pour les étudiants internationaux inscrits en sociologie. Malgré une augmentation significative du nombre des inscriptions en sociologie au début des années 1990, celui-ci a chuté drastiquement jusqu’en 2001. Il a ensuite augmenté de manière relativement constante jusqu’en 2014, entamant alors un tournant à la baisse qui semble s’accélérer depuis la pandémie. Cette diminution semble provenir largement d’une baisse des inscriptions masculines au baccalauréat. À l’inverse, depuis dix ans, les inscriptions dans les universités, prises globalement, et dans une moindre mesure, les inscriptions en sciences humaines, suivent une trajectoire à la hausse.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".