Estimations des inégalités au Canada entre les peuples autochtones et les non-autochtones
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire analyse les inégalités de bien-être entre les peuples autochtones (Premières Nations, Métis et Inuits) et les non-Autochtones au Canada. Contrairement aux approches traditionnelles basées sur le revenu, il adopte une mesure de bien-être équivalent en consommation intégrant à la fois la consommation et la mortalité, selon la méthodologie de Jones et Klenow (2016). La consommation est imputée à partir de l’Enquête sur les Dépenses des Ménages (2011) et appliquée aux microdonnées de l’Enquête nationale auprès des ménages (2011), permettant pour la première fois d’analyser simultanément consommation et identité autochtone. Les résultats montrent un déficit moyen d’environ 25% du bien-être autochtone par rapport aux non-Autochtones, avec des écarts particulièrement marqués pour les Inuits. La mortalité explique entre 55% et 70% des disparités, complétée par la consommation et l’inégalité interne. Malgré certaines limites méthodologiques, cette étude offre une contribution originale en proposant une lecture multidimensionnelle des inégalités. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Inégalités, Autochtones, Inuits, Premières Nations, Métis, Consommation, Mortalité, Bien-être équivalent en consommation, Imputation.
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".