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Record W7114991794 · doi:10.71781/32646

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

2025· dissertation· fr· W7114991794 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsResearch methodologyContext (archaeology)PopulationRural population

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.500
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.311 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2025
Admission routes1
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