Understanding the Rural Tilt among Financial Co-operatives in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTThis mixed methods study examines whether the rural/urban distribution of credit union/caisse populaire branches differs significantly from the general urban/rural demographic pattern in Canada. It also explores whether their distribution is different from that of banks, looking at the cases of Québec and Atlantic Canada. The study finds a rural tilt among financial cooperatives in Canada, and seven key informants present their views on the results. Their responses are categorized in two main themes: why financial cooperatives are overrepresented in rural and small town areas, and why they are under-represented in urban ones. A discussion follows, and directions for further study are provided.RÉSUMÉCette étude utilisant des méthodes combinées examine si la distribution des succursales de coopératives d’épargne et de crédit / caisses populaires en milieu rural et urbain diffère de façon importante de la tendance démographique générale des milieux urbains et ruraux au Canada. Elle aborde aussi la question de savoir si leur distribution est différente de celle des banques en observant le cas du Québec et du Canada atlantique. L’étude révèle une tendance rurale chez les coopératives financières du Canada, et sept répondants clés donnent leur opinion sur les résultats. Les réponses des intervenants sont divisées en deux thèmes principaux : pourquoi les coopératives sont surreprésentées dans les milieux ruraux et les petites villes et pourquoi elles sont sous-représentées dans les milieux urbains. Un débat s’ensuit, et des lignes directrices sont fournies aux fins d’une étude plus approfondie.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».