Du rural à l'urbain : les besoins et les motivations des personnes âgées pour vivre en milieu rural ou s'installer en milieu urbain
Notice bibliographique
Résumé
Après l’exode des jeunes des milieux ruraux, il semble que l’on assiste maintenant à l’exode des personnes âgées qui quittent les territoires ruraux pour s’en aller vivre vers les villes avoisinantes. Ce constat a déjà été fait dans d’autres régions du Québec et l’intérêt de faire une recherche sur ce sujet était de mieux connaître la situation régionale quant à l’exode des aînés des territoires ruraux dans la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean. \nIl s’agissait aussi de mieux cerner les motivations et les besoins des personnes âgées à demeurer ou non dans le milieu rural où ils ont vécu et vivent encore pour certains. Ce rapport de recherche présente les résultats d’une recherche qui a été réalisée dans deux territoires ruraux du Saguenay–Lac-Saint-Jean, soit ceux du Bas-Saguenay Sud dans la MRC du-Fjord-du-Saguenay et de la MRC Domaine-du-Roy au Lac-Saint-Jean.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».