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Enregistrement W4206754055 · doi:10.7202/1083619ar

Déterminants de l’émergence d’initiatives locales de développement régional au Québec : une analyse exploratoire

2021· article· fr· W4206754055 sur OpenAlexaffvenueabout
Myriam Michel, Jean Dubé, Nicolas Devaux

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En géographie économique, les déterminants du développement économique favorisent souvent les grandes villes et agglomérations. Pour les plus petites villes, plusieurs études ont souligné l’importance des facteurs endogènes dans le développement et, par extension, le rôle de la territorialité. À ce jour, peu d’études statistiques ont formellement démontré, du moins à grande échelle, le lien qui peut exister entre les facteurs classiques de localisation, le profil démographique et le portrait socio-économique sur la présence et l’émergence d’initiatives locales de développement. Cette étude propose donc de contribuer à réduire cet écart. À partir de données autodéclarées sur la localisation d’initiatives locales au Québec, deux modèles statistiques sont estimés : i) un premier axé sur la présence/absence d’initiatives (régression logistique); et ii) un second basé sur le nombre d’initiatives (régression binomiale négative). Dans les deux cas, les résultats suggèrent qu’il existe une relation positive et significative avec le niveau d’éducation, la structure démographique et la distance à la métropole sur la présence et le nombre d’initiatives locales, alors que l’analyse révèle une relation négative et significative avec le revenu. Les résultats suggèrent que les facteurs locaux influencent l’émergence d’initiatives, tout en soulignant une certaine complémentarité aux logiques des théories classiques de localisation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,295 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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