Un métier en transformation, mais encore significatif dans la ruralité côtière québécoise : le cas de la pêche et de sa relève en Gaspésie
Notice bibliographique
Résumé
Dans des régions rurales côtières, telles que la Gaspésie et la Côte-Nord, la pêche joue un rôle fondamentaldu point de vue social et économique. Le cas de la pêche nous semble intéressant en raison de la proximitéexistante entre l’exploitant (le pêcheur, capitaine propriétaire), la famille, le territoire et sa communauté. Contrairement à d’autres types d’exploitations naturelles, le capitaine propriétaire du Québec est un petit entrepreneur de type familial lui-même fortement enraciné dans une communauté territoriale. En vertu de cette proximité, les dynamiques entrepreneuriales (y compris celles associées à la relève) sont fortement imbriquées à celles de la communauté et de la famille. Après avoir présenté des données du recensement sur l’évolution du secteur (volumes de capture et marché de l’emploi) à travers les résultats d’une recherche qualitative, par le biais de 2 groupes de discussion avec des experts du secteur et 85 entrevues avec les capitaines propriétaires et leur famille, nous observerons comment et à travers quels mécanismes sociaux la famille, la communauté locale et la communauté professionnelle peuvent contribuer à façonner la trajectoire professionnelle et entrepreneuriale des pêcheurs capitaines propriétaires, plus spécifiquement le phénomène du transfert d’entreprise et de sa relève. La relève est, selon nous, un élément fondamental ayant un rôle central sur la pérennité des entreprises dans un secteur clé pour cette région. Dans ce contexte, la pérennité de ce métier et de ces entreprises devient essentielle pour la vitalité sociale et économique de la région de la Gaspésie, qui expérimente plusieurs difficultés d’ordre démographique, social et économique.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».