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Enregistrement W2285069627 · doi:10.1522/12335077

Le discours des citoyens sur la viabilite des communautes forestieres

2001· book· fr· W2285069627 sur OpenAlexaff
Marc-André Bourassa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversité LavalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueStatistics CanadaUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Par cette recherche qualitative, nous avons voulu identifier dans le discours des acteurs locaux du développement les facteurs qui peuvent influencer la viabilité de leurs communautés. Il s'agit d'une étude de cas, celui de la MRC d'Abitibi et de ses communautés forestières. En adoptant une approche à la fois ethnographique et monographique, nous avons eu l'ambition de traiter l'ensemble des préoccupations majeures des citoyens interrogés, afin d'extraire de leur discours les contraintes et les atouts de la viabilité. Cette démarche impliquait naturellement un travail de terrain ainsi que des entrevues semi dirigées réalisées sur la base de trois grands thèmes : le rapport à la forêt, le potentiel humain, et l'organisation socio-politique. Effectivement, la présence marquée de la forêt et de ses ressources dans le paysage économique et social de ces petites collectivités se traduit par une certaine dépendance économique envers ces ressources forestières, surtout envers les ressources ligneuses. Nous avons donc voulu comprendre comment les citoyens de ces communautés forestières perçoivent cette situation et ce contexte socio-forestier particulier. La viabilité étant appréhendée ici comme synonyme de vitalité d'une localité, de développement humain, économique et environnemental à long terme. Ainsi, trois familles de facteurs se sont imposées lors de l'analyse : des facteurs idéologiques, des facteurs technico-économiques, et des facteurs socio-politiques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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