La répartition de la population âgée dans huit métropoles canadiennes de 1981 à 2006 : un groupe de moins en moins ségrégué
Bibliographic record
Abstract
Des études récentes ont montré, pour d’autres contextes que le Canada, que la distribution des personnes âgées à l’intérieur des métropoles connaît des changements importants. Cette étude propose une analyse de l’évolution de la ségrégation résidentielle des aînés dans huit métropoles canadiennes de 1981 à 2006. Elle tente de répondre aux questions suivantes. Quel est le niveau de ségrégation de la population âgée et comment évolue-t-il dans le temps ? Où sont localisées les concentrations de personnes âgées à l’intérieur des métropoles et ces concentrations se déplacent-elles au cours de la période d’observation ? Enfin, en 2006, les profils de ségrégation sont-ils similaires d’une métropole à l’autre ? Pour répondre à ces questions, différents indices de ségrégation résidentielle (égalité, exposition, concentration, agrégation et centralisation) ont été calculés sur la base géographique des secteurs de recensement à partir des données des six recensements canadiens pour la période 1981-2006. Les valeurs des quotients de localisation ont ensuite été cartographiées pour décrire l’évolution de la distribution de la population âgée dans les trois plus importantes métropoles. Les changements dans les valeurs des indices révèlent une réduction de la ségrégation des aînés dans les huit métropoles étudiées au cours de la période. De plus, l’examen des quotients de localisation montre une relative dispersion, avec le temps, des concentrations d’aînés vers la première couronne. On observe enfin, en 2006, l’existence de différents profils ségrégatifs selon les métropoles. Pour terminer, des hypothèses sont formulées quant aux facteurs qui contribuent aux mutations observées.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".