Le leadership et le discours dans la mobilisation d'acteurs du développement
Notice bibliographique
Résumé
Le phénomène de la migration des jeunes affecte les espaces ruraux et les villes petites et moyennes depuis plusieurs décennies au Québec. Avec la baisse de la natalité, cette forme de migration est devenue plus visible à partir des années 1990 et elle a suscité une mobilisation des acteurs du milieu dans la région du Saguenay−Lac-Saint-Jean. Le regroupement Action-jeunesse (RAJ02) y a orchestré l’élaboration et la mise en oeuvre de la stratégie MigrAction, une politique originale conçue régionalement qui a nécessité la coordination fine d’un grand nombre d’acteurs sur plusieurs années. Notre recherche visait à comprendre les mécanismes d’activation d’une dynamique d’acteurs territorialisés. Le but précis de l’étude était de démontrer que la mobilisation des acteurs se manifeste à travers les interactions. Nous nous sommes particulièrement intéressés à deux éléments : le leadership et le discours. Sur le plan méthodologique, nous avons effectué des entrevues semi-dirigées d’acteurs régionaux et une revue de presse. La recherche a illustré les rôles du leadership et du discours lors de la mobilisation au sein d’un réseau d’acteurs. Ainsi, la construction d’un discours commun fait appel à l’exercice d’un leadership qui permet la coopération des acteurs. De plus, les jeunes acteurs du développement engagés dans la stratégie MigrAction y ont trouvé une forme d’auto-légitimation de leur choix résidentiel ainsi que des éléments d’affirmation identitaire.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».