Transitions démographiques et familiales : des théories de la modernisation aux modèles de crise

Après avoir présenté les principales théories de la transition démographique et de la transition de la famille, l'article analyse différents modèles et hypothèses élaborés pour rendre compte des effets de la crise économique sur les changements démographiques et familiaux. L'appartenance des théories élaborées dans le milieu du XXème siècle, comme des critiques qui leur furent adressées durant les décennies 1970 et 1980, au courant de la "modernisation" est développée. Ce courant met en avant l'influence décisive du développement économique sur la transformation linéaire des modèles démographiques et familiaux, dans le sens d'une famille restreinte à faible fécondité. Aujourd'hui, on assiste à une relecture des théories selon un angle d'approche inédit : celui de l'impact des crises sur les régimes démographiques et les systèmes familiaux des pays qui les subissent. Dans ce cadre, de nouvelles hypothèses sont formulées en insistant sur l'impact de la crise et de la pauvreté sur la baisse de la fécondité et sur la transformation des structures familiales, dans le sens d'une nucléarisation ou d'une différenciation. La mise en perspective de ces hypothèses sur la limitation des naissances, l'émiettement du tissu démographique ou le renforcement de certaines solidarités permet de montrer la nécessité d'un déplacement des débats théoriques, antérieurement focalisés sur les oppositions "régime démographique ancien-transition démographique" et "famille étendue-famille nucléaire", vers des appréhensions de configurations démographiques et sociales plus complexes où peuvent coexister différents modèles de réduction de la fécondité et de transformations familiales

The MeSH-gram Neural Network Model: Extending Word Embedding Vectors with MeSH Concepts for UMLS Semantic Similarity and Relatedness in the Biomedical Domain

Eliciting semantic similarity between concepts in the biomedical domain remains a challenging task. Recent approaches founded on embedding vectors have gained in popularity as they risen to efficiently capture semantic relationships The underlying idea is that two words that have close meaning gather similar contexts. In this study, we propose a new neural network model named MeSH-gram which relies on a straighforward approach that extends the skip-gram neural network model by considering MeSH (Medical Subject Headings) descriptors instead words. Trained on publicly available corpus PubMed MEDLINE, MeSH-gram is evaluated on reference standards manually annotated for semantic similarity. MeSH-gram is first compared to skip-gram with vectors of size 300 and at several windows contexts. A deeper comparison is performed with tewenty existing models. All the obtained results of Spearman's rank correlations between human scores and computed similarities show that MeSH-gram outperforms the skip-gram model, and is comparable to the best methods but that need more computation and external resources.Comment: 6 pages, 2 table