Observations sur sept municipalités d'agriculture prospère du Bas-du-fleuve
Notice bibliographique
Résumé
Parmi les hypothèses qui ont été élaborées à la suite d'un certain nombre de travaux récents sur le milieu rural canadien-français, celles qui se rattachent à la classification des municipalités agricoles du Québec méritent sûrement une attention particulière. C'est à partir du critère de la prospérité de l'agriculture que les municipalités agricoles du Québec ont été classifiées en trois catégories. Ce critère de la prospérité semble beaucoup plus sûr, par exemple, que l'occupation dont Gérald Fortin signale avec raison l'insuffisance comme critère de stratification du milieu rural. Nous considérerons ici comme municipalités d'agriculture prospère celles dont la majorité des cultivateurs peuvent vivre du seul revenu de leur ferme. Les municipalités d'agriculture moyenne seront celles où la majorité des cultivateurs doivent compléter leur revenu en dehors de la ferme, pour satisfaire leurs besoins. Enfin, dans les municipalités d'agriculture pauvre, l'agriculture n'est qu'une source de revenu supplémentaire pour la majorité. Dans le présent travail, nous résumerons l'analyse de données recueillies en 1958 auprès d'un échantillon de 174 travailleurs, répartis dans sept paroisses agricoles prospères du Bas-du-fleuve (tableau 1). L'objectif principal de notre étude était de vérifier les hypothèses sous-jacentes à cette classification, dans le cas des municipalités d'agriculture prospère, et de dégager certaines implications sociologiques. Dans une première partie, nous dégagerons les principales hypothèses sous-jacentes à l'agriculture prospère. En deuxième lieu, nous examinerons la situation de l'agriculture dans les municipalités d'où provient notre échantillon. Une troisième partie sera consacrée à l'étude de la structure et de la mobilité des occupations. Enfin, nous aborderons très brièvement les attitudes vis-à-vis les occupations.
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 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».