Notice bibliographique
Résumé
L’atteinte d’une certaine cohésion sociale dans une région urbaine repose en bonne partie sur la réduction des disparités socio-économiques internes. Ces disparités socio-économiques ne sont pas étrangères aux problèmes liés à l’emploi et au revenu des ménages, qui découlent des transformations subies par le marché du travail au cours des dernières décennies. Dans cet article, nous nous interrogeons sur l’influence des facteurs géographiques reliés à la mobilité quotidienne des personnes et à l’accessibilité des lieux d’emplois sur les disparités socio-économiques internes, qui constribuent ainsi à une éventuelle érosion de la cohésion sociale dans l’agglomération urbaine de Québec. En premier lieu, nous utilisons une typologie des différents types d’accès à l’automobile dans les ménages motorisés afin de mieux cerner la capacité d’atteindre les lieux d’emplois. En second lieu, nous utilisons un indice d’accessibilité aux emplois reposant sur le modèle de gravité et nous faisons ressortir quelques zones de résidence présentant des problèmes d’accessibilité aux emplois en transport public, en 1977 comme en 1996. Enfin, nous testons l’hypothèse d’une relation entre l’accès effectif à l’automobile, l’accessibilité aux emplois et un indicateur de cohésion sociale, le taux d’emploi. Les données exploitées proviennent des enquêtes origine-destination du Réseau de transport de la Capitale (RTC).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».