Érosion des gains en matière d’espérance de vie à la naissance dans les provinces canadiennes : étude des causes de décès à la hausse aux âges adultes
Bibliographic record
Abstract
Alors que les dernières décennies ont été marquées par une progression remarquable de l’espérance de vie à la naissance, quelques pays à revenu élevé connaissent, depuis le début des années 2010, des épisodes de ralentissement, de stagnation, voire de baisse de leur longévité moyenne. Ce mémoire documente l’érosion récente des gains d’espérance de vie au Canada, en identifiant les groupes d’âges et les causes de décès sous-jacentes à ce déclin, en apportant une différenciation provinciale et par sexe. En s’appuyant sur la Base de données sur la longévité canadienne (BDLC) et les microdonnées de la Base canadienne de données de l’état civil - Décès (BCDECD), nos analyses appliquent des méthodes de décomposition de l’espérance de vie ainsi que des taux de mortalité standardisés par cause. Nos résultats montrent que depuis 2010, l’espérance de vie canadienne stagne en raison d’une hausse de la mortalité aux âges adultes (15 à 64 ans), un phénomène touchant les deux sexes, mais plus sévèrement les hommes. La mortalité liée à la drogue en est la principale cause, suivie par celle liée à l’alcool et aux maladies cardiovasculaires. Les écarts entre provinces s’accentuent, en particulier au détriment des provinces de l’Ouest et des Prairies. Seul le Québec semble, pour l’instant, résister aux tendances observées ailleurs au pays. Cet éclairage démographique s’avère essentiel pour mieux comprendre les mécanismes influençant la longévité au pays et pourra servir à mieux orienter les politiques futures en vue de prévenir l’aggravation des inégalités de survie des Canadien.ne.s.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| 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) | 0.002 | 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".