Numérique, télétravail, développement des territoires ruraux. Analyse et résultats des politiques publiques québécoises
Notice bibliographique
Résumé
La situation économique mondiale crée des inégalités territoriales et sociales. En parallèle, le numérique ne cesse de prendre de l’ampleur et peut contribuer à créer de l’emploi, à réduire les écarts sociaux et même territoriaux. Au Québec, de nombreux dispositifs destinés à développer le numérique dans tout le territoire ont été mis en place. Le but est de stimuler l’activité économique et de réduire le chômage. Certains secteurs territoriaux, majoritairement urbains, voire périurbains, tirent leur épingle du jeu. En revanche, les secteurs ruraux les plus éloignés ou les plus proches de grands pôles économiques qui aspirent toute l’activité se retrouvent exclus de cette dynamique. C’est afin de réduire ces écarts territoriaux que le gouvernement québécois a développé différents dispositifs favorisant le déploiement du numérique, y compris dans les zones rurales dévitalisées. Grâce à ce développement technologique, les façons de travailler se diversifient en réponse à la fois au contexte économique (qui incite à une plus grande productivité) et aux attentes des employés désireux de voir s’améliorer la conciliation entre leur travail et leur vie privée. Le travail à distance prend de plus en plus d’importance au Québec et il obtient déjà des résultats significatifs dans certaines régions rurales caractérisées par une perte démographique et une baisse d’attractivité économique. La recherche porte sur neuf municipalités régionales de comté (MRC) québécoises (Les Appalaches, Argenteuil, Arthabaska, Brome-Missisquoi, Charlevoix, Papineau, Les Sources, Témiscamingue et Vaudreuil-Soulanges). Nous avons interrogé des professionnels chargés de l’introduction du numérique ainsi que des professionnels des ressources humaines responsables de l’intégration du télétravail et des nouvelles technologies au sein de ces territoires. L’objet de notre étude est de présenter le dispositif mis en place par le Québec en matière de numérique et de télétravail afin d’en exposer les résultats obtenus au sein de la ruralité.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».