Géographie de la nouvelle économie montréalaise en 2016, 29 selon les variables du genre et de l’appartenance ethnolinguistique
Notice bibliographique
Résumé
Depuis la fin des années 1980, environ 90 % des PME du Québec oeuvrant dans les secteursd’activité traditionnels ont introduit de nouvelles technologies dans la gestion de leurs opérations et dans leursmodes de production. Une mutation s’est amorcée vers une économie du savoir dans la région métropolitainede recensement (RMR) de Montréal ainsi que dans l’ensemble du Québec. Le présent article s’intéresse à cestransformations tant organisationnelles que territoriales en tenant compte des variables du genre et de l’appartenance ethnolinguistique. C’est à partir de la Base de données commerciale des Répertoires Scott’s de 2016 que nous examinons les changements survenus chez les propriétaires et gestionnaires d’entreprises depuis une dizaine d’années dans la RMR de Montréal. Les données montrent que, près de 10 plus tard, les différences persistent entre hommes et femmes en entrepreneuriat, soit la stagnation de la place des femmes entrepreneures dans la nouvelle économie. Les données montrent aussi que l’économie montréalaise est axée de plus en plus vers la nouvelle économie dans les divers groupes ethnolinguistiques.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».