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Quels prénoms les immigrés (et leurs descendants) donnent-ils à leurs enfants ?

Vous arrivez peut-être ici après avoir lu le numéro de Population et Sociétés publié aujourd’hui, et vous souhaitez en savoir plus.
Le format de Population et Sociétés, 4 courtes pages, est parfait pour résumer des recherches, mais laisse parfois sur sa faim. Voici ce que je souhaite ajouter.
 
Le score de distance :
Tout d’abord, avec Patrick Simon, nous étudions les choix des prénoms de deux manières. Une première (centrale dans l’article) consiste à classer les prénoms en grandes zones nationales/culturelles/religieuses en fonction de leur structure syllabique. Une deuxième manière (moins utilisée dans l’article) consiste à calculer, pour chaque prénom, un score, variant entre zéro et 100, en fonction de la proportion relative des prénoms dans deux groupes : celui des enfants dont les deux parents sont nés en France, et celui des enfants dont un des parents au moins est né hors de France. Ce score, utilisé assez souvent depuis une quinzaine d’années, permet de repérer les prénoms que portent les enfants de natifs et les prénoms que portent les autres enfants. Un score de 75 indique que le prénom est trois fois plus fréquent dans le groupe des enfants de natifs que dans le deuxième groupe. Un score proche de zéro indique que ce prénom n’est presque jamais choisi par deux parents nés en France pour leur enfant.
Prenons les Sabrina. 0,2% des Sabrina sont enfant de couples nés en France, mais 1% des Sabrina sont enfant de couples dont un des membres est né à l’étranger. Le score du prénom Sabrina sera 100 * 0,2 / (1+0,2), soit 17.
Dans le cas des Océane, les chiffres sont 0,8% (couples nés en France), et 0,1% (couples dont un des membres est né à l’étranger). Son score est donc 100*0,8/(0,8+0,1), soit 89.

Voici le score moyen des prénoms portés par les immigrés, les descendants d’immigrés, les enfants de descendants d’immigrés et la “population majoritaire” (et ses descendants) :

Ce score est intéressant en lui-même, mais aussi en comparaison avec la classification “syllabique” des prénoms. Avec la classification des prénoms, on peut constater par exemple (c’est le graphique 1 dans le Population et Sociétés), que les Français sans origine migratoire directe (la “population majoritaire”) donne de moins en moins souvent des prénoms français à ses enfants : Erwan, Kilian, Clara, Enzo… ont remplacé les prénoms des Saints, ou les prénoms fréquents au XIXe siècle, ou les prénoms “qui sonnent français”. Quel que soit l’indice retenu, on constatera l’abandon, par les Français sans origine migratoire directe, du registre des prénoms français. Cela se fait au profit du registre “latin”, du registre “anglo”, “celtique”, etc…
Le score numérique nous apporte une autre information : comme vous pouvez le constater ci-dessous, il reste stable. Les Français sans origine migratoire directe piochent dans des registres non-français… sans que le score moyen des prénoms choisis ne se rapproche de celui des immigrés ou de leurs descendants ? Pour une raison simple : les Français (sans origine etc…) ne piochent pas dans le stock des prénoms porté par les immigrés. Ils continuent à maintenir une distance culturelle : Enzo devient possible quand les immigrés ne s’appellent plus Enzo.
 
La course à l’assimilation :
Imaginons l’assimilation (la disparition des différences saillantes entre deux populations) comme une course de 100 mètres, sur plusieurs générations. La vitesse de course peut se calculer, par exemple, à partir de l’abandon des prénoms du pays d’origine (le passage de 90% à 50% puis à 20%, par exemple). Ou se calculer à partir du score moyen des prénoms des immigrés, des descendants, et des enfants des descendants…
Ce que l’on verra, si l’on calcule la vitesse à laquelle courent les groupes d’immigrés et leurs descendants (par exemple les originaires d’Afrique du Nord par comparaison avec les originaires d’Europe du sud), c’est que, sur deux générations, des immigrés à leurs petits enfants, la vitesse est grosso-modo la même, la distance parcourue sur deux génération est comparable. L’assimilation est un processus social collectif auquel il est difficile d’échapper.
Mais si les immigrés courent tous au même rythme, ils ne participent pas à la même course. Les immigrés d’Europe du Sud (et leurs descendants) arrivent avec des prénoms plus proches des prénoms portés en France : il arrivent avec 10 à 20 mètres d’avance sur les immigrés d’Afrique du Nord. Et l’adoption, par les Français sans origine migratoire directe, de prénoms “latin” fait que, pour le dire vite, les immigrés d’Europe du Sud n’ont pas besoin de courir pour voir la distance se raccourcir.
J’ai essayé de montrer ceci avec un Gif Animé, mais je ne suis pas graphiste :

Le taux de suicide départemental en France, 1827 – 2012

Le taux de suicide s’exprime en nombre de décès par 100 000 individus. Pour calculer ce taux (brut) à l’échelle des départements de la France métropolitaine, il faut donc à la fois le nombre de suicides et la population du département.
En France, on dispose, grâce au Compte général de l’administration de la justice criminelle, du nombre de suicides par départements depuis 1827, jusque 1931. Il faut juste tout recopier, à la main, dans un tableau. Ce sont des statistiques judiciaires, qui contiennent aussi une partie des tentatives de suicide connues de la justice.
On dispose aussi, depuis 1906, de statistiques dites “sanitaires”, issues des certificats de décès. Depuis 1968, c’est l’INSERM qui s’en occupe.
Mais il y a des trous : en raison des guerres, en raison de problèmes administratifs, certaines années ne sont pas disponibles. Ainsi on ne connait pas le nombre de suicides à Paris en 1870. On ne sait pas ce qui se passe en Alsace entre 1919 et 1925…
La population départementale est connue précisément à partir des recensements : mais ces recensements, jusqu’au début des années 2000, étaient réalisés tous les 5 ou 10 ans.
Pour produire l’animation, j’ai donc du extrapoler, imputer et lisser les données. Quelle est donc la population de l’Ariège en 1863 ? Si on connaît la population de 1861 et celle de 1865, on peut se dire que c’est entre les deux. L’effet des guerres, qui font chuter le taux de suicide, n’est pas visible ici : les cartes, trop lissées, font comme si rien n’avait eu lieu. Parfois, dans des départements à la population réduite, une poignée de suicides en plus (ou en moins) fait brutalement augmenter (ou chuter) le taux à un moment, sans que cette hausse se poursuive les années suivantes : je lisse donc les pics de la courbe.
L’ensemble permet de rendre visible l’augmentation du taux de suicide au XIXe siècle, que ce taux soit le reflet d’une augmentation de la fréquence réelle des suicide ou celui d’une plus grande attention administrative portée à l’identification des suicides. On repère aussi bien l’augmentation qui a lieu à partir du milieu des années 1970 et le reflux à partir de la fin des années 1980.

Sociologue, quand-est-ce que tu soutiens?

En France, on repère une saisonnalité des soutenances. Après les récoltes, après le Beaujolais nouveau, vient le moment des soutenances de thèses, concentrées sur le mois de décembre. Ainsi, environ 10% des thèses de l’année seront soutenues cette semaine, comme le montre le graphique ci-dessous :

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L’une des raisons est la date limite fixée par le Ministère de l’enseignement supérieur pour pouvoir être candidat à la «qualification» aux postes universitaires. En général, la date limite était située fin décembre. Par exemple, cette année, il faut que les rapports de soutenance de thèse soient téléchargés dans l’application de candidature avant le 18 décembre.
Cette répartition dans l’année ne diffère pas beaucoup suivant les disciplines. Biologistes et sociologues, neuroscientifiques et psychologues préfèrent les soutenances en fin d’année. Les thèses de mathématiques / mathématiques appliquées sont mieux réparties dans l’année, avec trois pics d’égale intensité en mai, en septembre et en décembre.

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Mais si les répartitions saisonnières diffèrent peu, il en va différemment du jour de soutenance dans la semaine. Les soutenances le dimanche sont extrêmement rares (ce sont peut-être des erreurs de saisie). Le vendredi est le jour préféré d’un grand nombre de disciplines. Mais le choix du samedi différencie certaines disciplines :


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Près d’un quart des thèses en histoire , 20% des thèses des philosophes, 10% des thèses en droit public… sont soutenues un samedi, alors que c’est inconnu en biologie.
Les explications de cette spécialité sont incomplètes. Pour certains, ce serait lié au non-financement des thèses en sciences humaines (les doctorantes exerçant un travail salarié en dehors du monde académique doivent soutenir un jour chômé), mais cela n’explique pas les différences fortes entre Histoire et Sociologie, ou même entre Histoire et Géographie. D’autres font intervenir les cultures de soutenance : dans certaines disciplines, c’est une cérémonie collective où tout le laboratoire est invité, dans d’autres, l’absence de véritable vie de laboratoire fait que l’on ne cherche pas à organiser la soutenance pendant un jour de travail. D’autres mentionnent la taille des jurys: un jury de 7 ou 8 personnes génère des incompatibilités de calendrier qui occasionneraient un repli stratégique vers le samedi. D’autres encore insistent : c’est du au manque de salles dans certaines universités en semaine. [Mais sur ce point, j’ai contrôlé par l’université de soutenance et la période de soutenance, et les différences entre disciplines samediphobes et samediphiles se maintiennent.]
Voici donc un dernier graphique. Si vous êtes doctorant en histoire de l’art, il y a plus d’une chance sur quatre que vous souteniez un samedi.

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Le beau linge

Il y a le tissu social. Et il y a le beau linge social [*]. Mais parfois le beau linge est caché dans de vieilles armoires grinçantes. Ouvrons une de ces armoires : les noms à particules (et, parfois, à armoiries). Je vais m’appuyer sur les résultats nominatifs au bac général et technologique, entre 2012 et 2017, soit 2,2 millions d’individus.
Parmi eux, 25 000 ont un nom à particule (la particule ici étant “de”, “du”, “des” ou “d'” : d’Hauterives, de La Tour d’Aigues, des Restifs, Chabault du Fals, etc…), et parmi eux quelques De Souza. 68 000 ont un des 30 noms de famille les plus fréquents en France (Martin, Durand) mais aussi Da Silva. Les autres, qui sont donc 2,1 millions environ, représentent le tout-venant.
Si la particule ne disait rien (mais vraiment rien du tout) de la position sociale, alors les prénoms des bacheliers à particule devraient ressembler très fort aux prénoms des bacheliers sans particule. Si l’on pense que la particule est quand même un signe d’immigration potentiellement lointaine, alors on peut comparer avec les prénoms de celles et ceux qui ont un nom de famille très fréquent en France (un des trente noms de famille les plus fréquents). Les choix de monsieur et madame Dupont ne devraient pas trop différer des choix de Monsieur et Madame du Pont.

Le tableau des prénoms les plus fréquents ne révèle que peu de différences. Les prénoms des “Dupont” (c’est à dire des personnes ayant un des 30 noms de famille les plus fréquents en France) sont, grosso modo, rangés dans le même ordre que les prénoms de l’ensemble de la population des bacheliers. Les prénoms des “du Pont” (c’est à dire des personnes ayant un nom à particule) montrent de légères différences de rang : on y préfère Marie à Camille, on apprécie un peu moins Léa et Manon. On adoooore Louis et Paul.

rang DUPONT TOUS DU PONT
1 Camille Camille Marie
2 Thomas Thomas Antoine
3 Manon Marie Thomas
4 Lea Manon Alexandre
5 Marie Lea Camille
6 Pauline Alexandre Louis
7 Antoine Antoine Paul
8 Mathilde Maxime Guillaume
9 Maxime Nicolas Nicolas
10 Nicolas Pauline Pierre
11 Alexandre Mathilde Lea
12 Marine Chloe Charlotte
13 Julie Marine Marine
14 Chloe Laura Hugo
15 Quentin Julie Mathilde
16 Clement Quentin Manon
17 Julien Clement Maxime
18 Guillaume Pierre Quentin
19 Laura Marion Pauline
20 Valentin Julien Alexis

Sources : Résultats nominatifs au bac

Ainsi, pour ce qui est des choix les plus fréquents, les choix des Dupont et des du Pont se ressemblent. Les prénoms les plus fréquents n’ont qu’un faible pouvoir de distinction.

Le diable est dans les détails. Certains prénoms (des prénoms relativement fréquents, présents chez plus de 500 bacheliers et bachelières) ne sont pas répartis de la même manière entre Dupont et du Pont. Examinons la “sur-représentation” et la “sous-représentation” de ces prénoms fréquents. Pour ce faire, on divise la fréquence du prénom dans la population à particule par la fréquence du prénom dans la population complète. Quand ce rapport est supérieur à 1, cela signifie que les du Pont choisissent un peu plus souvent ce prénom que la population générale. Et l’on fait la même chose pour les Dupont.

Là, les différences apparaissent très visibles. Les parents à particules choisissent Sixtine, Maylis et Stanislas beaucoup plus souvent que le commun des mortels. Les Dupont, eux, ont des choix peu spécifiques : à la fois Teddy et Thibaud, Andy et Léonie : c’est que l’on trouve de tout dans les Dupont, qu’ils ont des choix très peu différents des choix du commun des mortels.

rang (de surreprésentation) DUPONT DU PONT
1 Solenne Sixtine
2 Alexane Maylis
3 Suzanne Stanislas
4 Andy Gaspard
5 Timothe Albane
6 Xavier Hugues
7 Segolene Hortense
8 Cassandra Henri
9 Joffrey Philippine
10 Gwenaelle Marin
11 Gabin Bertrand
12 Teddy Diane
13 Thibaud Victoire
14 Antony Alix
15 Charlene Astrid
16 Corentin Alban
17 Leonie Joseph
18 Coraline Malo
19 Etienne Amaury
20 Leopold Augustin

Sources : Résultats nominatifs au bac

Alors que nous serions bien en peine de distinguer les Dupont sur le tissu social (ce sont, collectivement, des omnivores culturels), les du Pont, eux, s’y distinguent bien, notamment par leurs choix spécifiques : ils sous-utilisent les prénoms les plus fréquents, et ils sur-utilisent un corpus de prénoms rares. Ainsi, alors que rien ne devrait distinguer les Dupont des du Pont, si la particule n’était vraiment rien, certaines de leurs pratiques culturelles les différencient encore, à la marge, du reste de la société. Quand donc arriveront-ils à s’intégrer ?

[*] La métaphore n’est pas seulement filée, elle est ici cousue de fil d’or.

Le mystère des garçons en avance

L’avance scolaire des garçons m’étonne, depuis quelques temps déjà (voir les épisodes précédents ici ou encore ). J’ai commencé à explorer les données du “Panel 2007” (qui suit des élèves sur plusieurs années), mais ce n’est pas encore assez abouti.
L’avance scolaire des garçons est bizarre car elle n’est pas entièrement liée à leurs performances scolaires : à notes égales, les garçons sautent plus souvent une classe que les filles. Et cela se vérifie quelque soit la série ou filière du bac et quelque soit l’origine sociale des élèves. Cela peut s’illustrer avec les résultats nominatifs au bac, en prenant les prénoms comme des indicateurs (flous) d’origine sociale.
En abscisse : le pourcentage de mention “Très bien”. En ordonnées : le pourcentage d’élèves en avance. Chaque point représente un groupe d’élèves portant un prénom donné plus de 200 fois. La ligne bleue montre la relation (issue d’une régression linéaire) entre la proportion de garçons obtenant la mention Très bien et la proportion de garçons “en avance”. La ligne rouge montre la même chose pour les filles. Quelque soit l’année (non représentée), quelque soit la série, quelque soit l’origine sociale, les garçons, en moyenne, ont plus souvent sauté une classe que les filles qui ont les mêmes performances scolaires.

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Quand on connaît les primes diverses accordées à la précocité, on ne peut s’empêcher de penser que, décidément, les avantages masculins commencent tôt dans la vie.

Pour l’anonymisation, voir Coulmont ?

Il y a quelques années, j’ai mis en ligne un outil permettant l’anonymisation des enquêtés : à partir des résultats nominatifs au bac, j’ai regroupé les prénoms qui obtenaient le même profil de résultats.
Après quelques années, cet outil commence à être utilisé [j’en avais parlé en 2012]. Et parfois, celles et ceux qui l’utilisent font le plaisir de le citer. Comme je suis un peu bête, j’ai oublié d’indiquer une manière unique de citer cet outil : voilà qui ne facilite pas la citation. Un petit bilan quantitatif s’impose donc.

Nicolas Jounin le mentionne dans Voyage de classes.

Et on en trouve l’usage dans une poignée de thèses soutenues récemment :


Thèse de Géraldine Comoretto

 


Thèse de Maud Gelly

 


Thèse de François Reyssat

 


Thèse de Marjorie Gerbier-Aublanc

 

Youpi ! N=5 ! [Si vous l’avez utilisé dans votre thèse, n’hésitez pas à me le signaler]

 
Mises à jour :

Thèse d’Arthur Vuattoux :

Et :

Thèse de Melina Landa :

Et aussi :

Thèse de Guillaume Petit :

et :
Thèse d’Anne-Valérie Housseau :

Un peu d’imputation

Les résultats électoraux publiés sur opendata.paris.fr sont de bonne qualité : ils proviennent directement du bureau des élections de la ville de Paris. Mais il y a de petites bizarreries dans le nombre de votes par procuration de quelques bureaux de vote. C’est assez habituel : le nombre de votes par procuration ne change pas le résultat, et il ne fait pas partie des données scrutées avec attention (le nombre de voix reçues par les candidats, le nombre de votants…). C’est une donnée annexe, d’un peu moins bonne qualité.
Par exemple, les bureaux 10-1 et 16-46 ont indiqué zéro vote par procuration au premier tour des présidentielles. Tous les autres bureaux de vote ont au moins 9 procurations. Et les bureaux qui ont moins de 15 votes par procurations se trouvent tous dans les 18e, 19e ou 20e arrondissements. Les bureaux immédiatement adjacents au 10-1 et au 16-46 ont eux aussi bien plus de procurations.
J’ai donc été vérifier les listes d’émargement, à la préfecture de Paris. J’ai compté les procurations. Et en effet, le 10-1 a vu 81 procurations au premier tour, et le 16-46 a vu 44 votes par procuration. Aurai-je pu prédire ces chiffres et m’épargner un aller-retour en métro ?


Comme le montre le graphique ci-dessus, dans les deux bureaux concernés, le “vrai” taux de procuration ne devrait pas être zéro, mais plutôt 3% pour l’un et 4,5% pour l’autre.
Au lieu d’une régression sur une seule variable, on peut prendre en compte simultanément d’autres variables. L’idée est ici de se servir des corrélations assez fortes entre variables : taux d’abstention, proportion de votes Fillon ou Macron, taux de bulletins nuls… pour assigner une valeur probable au taux de procurations au premier tour.

Si l’on fait cette régression en enlevant les bureaux “problématiques”, alors on obtient 6,3% de procurations pour le bureau 10-1 et 4,6% pour le bureau 16-46. Soit, en valeur absolue : 74 procurations pour le 10-1 et 44 pour le 16-46. On tombe pipe-poil sur le vrai nombre pour le bureau du 16e, on est en dessous de 7 votants pour le bureau du 10e arrondissement. Pas mal !

Le problème se repose pour le second tour : certains bureaux ont des nombres de procurations très improbables, près de 400. Et d’autres assesseurs semblent avoir au contraire oublié un 1 devant le chiffre 11 ou 27. Et encore un bureau à zéro procuration.

Pour estimer le nombre de procurations réelles dans ces bureaux (que je n’avais pas pu identifier avant ma visite à la préfecture), je peux utiliser les résultats du second tour (vote Macron, abstention, bulletins nuls), mais aussi ceux du premier tour : ainsi le vote Fillon au premier tour est assez prédictif, ainsi que, bien entendu, le recours à la procuration au premier tour.

Une première régression permet d’identifier les bureaux aux chiffres aberrants : ce sont les bureaux dont le taux de procuration prédit est très éloigné du taux de procuration observé. On les enlève du jeux de données, on répète la régression, et on affecte à ces bureaux le taux de procuration prédit par cette nouvelle regression.

Cette procédure va faire augmenter artificiellement le « R^2 » de la régression, puisqu’on enlève les points aberrants et qu’on les remplace par des points prédits. Heureusement, cela ne porte que sur moins de 10 bureaux sur les 896 bureaux parisiens. Et ça permet de tracer des cartes un peu plus jolies.

Les immigrés cadres

Dans l’ancien département de la Seine (Paris et sa banlieue proche), où résident les cadres ?
La carte suivante s’intéresse aux personnes non immigrées : dans les zones en rouge, la population active est composée de plus de 70% de cadres et de professions intermédiaires, dans les zones en bleu, de moins de 34%.


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On voit que Paris et l’Ouest ont une proportion importante de cadres et de professions intermédiaires.

Interessons-nous maintenant aux immigrés. La proportion de cadres et de professions intermédiaires dans la population active immigrée est plus faible. Mais grosso modo la distribution géographique ressemble à la précédente. Parmi les immigrés, il y a aussi plus de cadres à l’Ouest.

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Les distributions géographiques sont proches, mais pas semblables. On peut voir qu’il y a certaines zones où semblent résider relativement plus de cadres immigrés (en proportion du total des actifs immigrés) que de cadres non-immigrés (en proportion du total des actifs natifs). Par exemple des zones où, parmi les immigrés actifs, il y a 45% de cadres (ce qui est bien supérieur à la moyenne — chez les immigrés) et où il n’y a “que” 50% de cadres parmi les natifs actifs (ce qui serait inférieur à la moyenne — chez les natifs).
Il y a des lieux où les immigrés de classe sup sont plus fréquents qu’attendus (par comparaison avec les natifs de classe sup) — et des lieux où ils sont relativement moins fréquents. Ce sont des différences de différences. Des lieux où, finalement, les immigrés cadres s’installeront un peu moins fréquemment que les immigrés natifs (des lieux refusés) et des lieux où il y aura un peu plus d’installation par comparaison aux natifs (des lieux recherchés).

Pour tracer la carte suivante, j’ai lissé les données en prenant en compte les 4 plus proches voisins (en pondérant par la population des IRIS).


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Ces lieux : Anthony, Chatenay Malabry, Courbevoie et un morceau de Nanterre, mais aussi la zone frontière entre les 13e et 14e arrondissements.

Il s’agit de « différences de différences » : cette carte ne représente pas les zones où se trouvent beaucoup d’immigrés, mais où, après avoir pris en compte les différences et similitudes de distributions (géographique et statistique) entre les populations actives “natives” et “immigrées”, on repère un « résidu », des zones où l’on ne s’attendrait pas à voir “autant” ou “si peu” de cadres immigrés. … Mais il n’est pas certain qu’une telle carte soit très utile.

Les épreuves classantes nationales : âge, sexe et prestige

Il y a, en France, un concours pour devenir interne en médecine, et les listes des reçus sont publiées au journal officiel chaque année, m’apprend nc233.com qui a étudié les prénom des reçus.
J’ai récupéré les listes pour les trois dernières années.
Comme dans toute épreuve scolaire, on remarque que les plus précoces réussissent mieux :

En 2016, 50 % les candidats nés en 1993 sont dans le “top 1000”, alors que moins de 5% de ceux qui sont nés en 1988 s’y trouvent.

Mais à la différence des épreuves scolaires, les filles réussissent moins bien les “Epreuves nationales classantes” que les hommes. La pénalité est d’environ une demi-année : les filles réussissent autant que les garçons qui ont six mois de plus qu’elles.

Et cette plus grande réussite masculine est visible si l’on s’intéresse à la proportion d’hommes en fonction du rang de classement. Plus on se rapproche du début du classement, plus les hommes sont représentés : quand il y a 45% d’hommes au total, ils sont 60% dans les tous premiers rangs :

Et cette prime masculine se reproduit année après année.
Il est intéresssant de voir que la proportion d’homme augmente aussi vers la fin du classement, mais pas aux toutes dernières places, où il n’y a plus que 40% de garçons. Les femmes, elles, sont plus fréquemment représentées au milieu du classement.

Est-ce lié au refus de féminiser les internats et les spécialités médicales les plus prestigieuses ? Ou est-ce un effet du rendement inégal du rang de classement entre hommes et femmes ? Ne sachant pas comment ces épreuves sont organisées, je ne peux pas répondre.

Les arrêtés d’affectation sont aussi publié, et l’on peut voir qui choisit quoi en fonction de son rang de classement. Les premiers classés obtiennent ce qu’ils souhaitent. Les dernières classées prennent ce qui reste.

Dans le tableau suivant, par exemple, on peut lire que la spécialité “pédiatrie” est féminisée. Alors que la chirurgie générale (que ce soit à Paris, à Lille ou à Lyon) l’est peu. La colonne “max” indique la position du dernier reçu (50 indique que le dernier reçu était dans les 50% les mieux classés). Cela indique l’attractivité de la Discipline*Région : ainsi pour espérer une place en cardiologie ou en anesthésie, il vaut mieux être bien classé. En revanche, pour avoir psychiatrie, pas de problème. Et si on est bien classé, en général, on ne demandera pas “medecine générale” à Caen : personne parmi les 20% les mieux classés, entre 2014 et 2016, n’a demandé cette spécialité (ce qu’indique la colonne “min”).

Attractivités des spécialités et des régions
Région Spécialité min max N % Hommes
1 Aix-Marseille. pédiatrie 1 51 50 8
2 Ile-de-France. dermatologie et vénérologie 0 76 52 15.4
3 Lyon. pédiatrie 0 73 51 15.7
4 Ile-de-France. pédiatrie 1 76 253 17.8
5 Ile-de-France. gynécologie obstétrique 1 42 94 18.1
6 Lille. pédiatrie 1 49 65 20
7 Nancy. psychiatrie 7 100 52 25
8 Rennes. médecine générale 0 95 322 30.7
9 Besançon. médecine générale 6 100 237 31.2
10 Aix-Marseille. psychiatrie 5 88 76 31.6
11 Grenoble. médecine générale 4 97 328 31.7
12 Lyon. médecine générale 3 98 555 32.4
13 Nantes. médecine générale 3 90 348 33.9
14 Ile-de-France. pneumologie 1 27 58 34.5
15 Montpellier. médecine générale 1 97 475 34.9
16 Angers. médecine générale 4 97 346 35
17 Bordeaux. psychiatrie 15 92 68 35.3
18 Tours. médecine générale 10 100 263 35.7
19 Ile-de-France. médecine générale 0 100 1730 36.1
20 Strasbourg. médecine générale 4 99 413 36.1
21 Bordeaux. médecine générale 0 98 577 36.4
22 Toulouse. médecine générale 1 98 472 38.3
23 Ile-de-France. psychiatrie 2 91 308 38.6
24 Nice. médecine générale 2 95 247 40.1
25 Saint-Etienne. médecine générale 4 97 234 40.2
26 Aix-Marseille. médecine générale 4 99 653 40.3
27 Clermont-Ferrand. médecine générale 2 100 258 40.7
28 Nancy. médecine générale 17 100 398 40.7
29 Toulouse. psychiatrie 2 96 73 41.1
30 Lyon. psychiatrie 4 75 72 41.7
31 Ile-de-France. médecine interne 0 27 93 41.9
32 Ile-de-France. médecine du travail 29 100 57 42.1
33 Brest. médecine générale 6 99 284 42.3
34 Ile-de-France. gastro-entérologie et hépatologie 0 27 66 42.4
35 Lille. psychiatrie 6 93 120 43.3
36 Rouen. psychiatrie 15 98 62 43.5
37 Ile-de-France. biologie médicale 4 99 55 43.6
38 Ile-de-France. oto-rhino-laryngologie et chirurgie cervico-faciale 2 28 55 43.6
39 Rouen. médecine générale 12 100 296 43.6
40 Ile-de-France. neurologie 0 29 64 43.8
41 Poitiers. médecine générale 5 96 368 43.8
42 Lille. médecine générale 1 99 715 43.9
43 Océan-Indien. médecine générale 13 97 169 45
44 Reims. médecine générale 17 100 236 46.6
45 Limoges. médecine générale 10 100 130 46.9
46 Caen. médecine générale 20 100 271 47.6
47 Antilles-Guyane. médecine générale 8 96 212 49.1
48 Dijon. médecine générale 8 100 244 50.4
49 Ile-de-France. oncologie 0 34 76 52.6
50 Poitiers. psychiatrie 6 99 57 54.4
51 Amiens. médecine générale 16 100 246 54.9
52 Ile-de-France. ophtalmologie 0 47 90 55.6
53 Ile-de-France. radiodiagnostic et imagerie médicale 0 22 155 56.1
54 Lyon. anesthésie-réanimation 0 23 50 58
55 Ile-de-France. cardiologie et maladies vasculaires 0 21 141 58.9
56 Montpellier. chirurgie générale 1 51 61 59
57 Lille. anesthésie-réanimation 1 38 60 60
58 Ile-de-France. anesthésie-réanimation 0 41 193 60.6
59 Ile-de-France. santé publique 3 97 51 62.7
60 Ile-de-France. anesthésie réanimation 0 39 92 66.3
61 Lille. radiodiagnostic et imagerie médicale 0 22 57 66.7
62 Lyon. chirurgie générale 2 44 64 67.2
63 Lille. chirurgie générale 1 50 96 67.7
64 Aix-Marseille. chirurgie générale 0 52 66 68.2
65 Ile-de-France. chirurgie générale 0 72 190 68.4
Source : Légifrance

Et un bonus pour celles et ceux qui sont arrivés jusqu’ici : la proportion de candidats “précoces” (qui ont au moins un an de moins que le gros du peloton) par spécialité. 17% des internes en “néphrologie” sont des précoces, et ce n’est que 2,7% des internes en médecine générale (les plus nombreux).

Proportion de candidats précoces
Spécialité % précoces Effectif
santé publique 1.4 222
médecine du travail 1.7 293
médecine générale 2.8 11027
biologie médicale 3.2 339
médecine physique et de réadaptation 3.2 311
endocrinologie, diabète, maladies métaboliques 3.3 246
psychiatrie 3.4 1546
gynécologie-obstétrique 4.7 214
anesthésie réanimation 6.1 460
chirurgie générale 6.4 1260
oncologie 6.6 392
cardiologie et maladies vasculaires 7.1 644
pneumologie 7.1 366
pédiatrie 7.3 995
gynécologie obstétrique 7.5 456
anesthésie-réanimation 8 922
rhumatologie 8.1 271
neurologie 8.6 373
radiodiagnostic et imagerie médicale 9 787
gastro-entérologie et hépatologie 9.1 397
dermatologie et vénérologie 9.4 299
oto-rhino-laryngologie et chirurgie cervico-faciale 9.5 262
ophtalmologie 12.6 461
médecine interne 14.7 409
néphrologie 17 265
Source : Légifrance

Quels prénoms ?

Depuis le 1er septembre, et pour un an — jusque fin août 2017 donc —, je suis en délégation pour recherches à l’INED. Mon travail va porter sur les prénoms que les immigrés (et les descendants d’immigrés) donnent à leurs enfants, à partir de l’enquête TeO. C’est une étude que j’avais commencée il y a quelques années déjà, mais que je n’avais pu terminer (en raison de la rédaction d’un ouvrage sur les changements de prénoms, d’une habilitation à diriger des recherches et de responsabilités administratives variées, au sein du département de sociologie de Paris 8).
Dans un contexte juridique entièrement libéral, quels prénoms les parents choisissent-ils ? A quelles caractéristiques individuelles (niveau de diplôme, ancienneté de résidence en France…) et contextuelles (lieu de résidence, environnement familial, amical et de travail…) sont associés certains choix ? Garçons et filles reçoivent-ils des prénoms du même registre ? Y a-t-il un lien entre l’expérience du racisme (en raison du nom ou du prénom) et le choix de tel ou tel prénom ?
Il existe une poignées d’articles sur les prénoms que reçoivent les enfants des immigrés, et même des travaux récents, qui montrent une tendance à l'”acculturation conservatrice” (le choix de prénoms “qui ont fait leur preuve” plutôt que de prénoms neufs). Mais ces enquêtes ne portaient pas sur la France. Essayons donc d’en savoir un peu plus.