Bibliographic record
Abstract
Le relatif déclin démographique des pays européens — quoique nettement moindre que celui du Japon —, et donc son vieillissement, bien qu’il ait été prévu depuis longtemps, fait désormais l’objet de nombreux articles alarmistes. Simultanément, de nombreux États membres de l’Union européenne s’interrogent sur les mesures de nature à limiter l’immigration de populations d’origine étrangère dans leur pays — certains d’entre eux ayant déjà adopté de telles mesures. À l’inverse, le Canada y reste très ouvert et la province du Québec particulièrement : sa croissance démographique est importante et résulte presque exclusivement de l’arrivée d’immigrants d’origines géographiques, ethniques et culturelles très diverses. Si l’immigration permanente semble se stabiliser, l’immigration temporaire (celle-ci pouvant être de plusieurs années) explose. Le ministère québécois de l’Immigration, de la Francisation et de l’Intégration, en amont d’une consultation sur la planification de l’immigration, a d’ailleurs publié des projections démographiques à l’horizon 2071 qui révèlent que, sans l’arrivée d’environ 50 000 immigrants (toutes catégories confondues) par an, la population du Québec pourrait fortement décliner. H.J.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".