Organizational Discourse and Networks Mobilization: A Case Study of the “MigrActive Discourse” in Quebec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Mobilizing local and regional actors’ networks appears fundamental to the development of a territory plagued by many issues. Therefore the knowledge of mobilizing factors appears to be a necessity. Many of them have been identified, without really taking into account the logic of cooperation networks. Recently, interactions between actors who make up a unique network, appeared to have an ability to mobilize. More precisely, there are mobilizing influences within networks of actors. The best known are leadership and communicative influence. The latter is the object of study in this article. By means of their discourse, some organizations demonstrate their ability to alter the perceptions of regional actors, so they are able to mobilize for collective actions to develop their community. To demonstrate this, the case of the migrActive discourse was investigated. It was born at the initiative of youth organizations in the Saguenay - Lac-Saint-Jean in Quebec, which aimed to change the mindset of regional actors on the issue of youth migration. They wanted to introduce a positive discourse to create cohesion and regional mobilization, so that young people want to settle in the Saguenay - Lac-Saint-Jean.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».