Les bilans des apprentissages des laboratoires ruraux 2007-2014
Notice bibliographique
Résumé
La mesure des laboratoires ruraux, initiée par le Ministère des Affaires municipales, des Régions et de l’Occupation du territoire (MAMROT) dans le cadre de la deuxième Politique nationale de la ruralité, voulait permettre aux communautés rurales de développer et de s’approprier de nouvelles approches dans la mise en valeur de leur territoire. Ainsi 33 expériences innovantes ont été menées en milieu rural partout au Québec entre 2007 et 2014 dans des secteurs aussi divers que la biomasse, la foresterie, l’agriculture, la santé, la famille, l’école, la culture, l’environnement et le développement communautaire. \nNous avons observé des trajectoires d’implantation similaires entre les différents laboratoires. La phase d’émergence du laboratoire comportait des étapes de réflexion, leadership, problématisation et mobilisation. La majorité des laboratoires semble issue d’une prise de conscience collective survenue à la suite d’une situation alarmante affectant la communauté. La phase de structuration correspond à la durée du financement du laboratoire variant entre un et six ans. Les étapes d’acquisition de connaissances, d’expérimentation, de transfert de connaissances et de mise en œuvre se réalisaient simultanément. Une force remarquable des laboratoires a été la capacité à développer des partenariats multiscalaires; les partenaires sont devenus au fil des ans des agents de transfert. Le transfert de connaissances constitue d’ailleurs un des succès les plus visibles de la mesure. Certains laboratoires ont réussi à pérenniser les activités, soit en poursuivant les actions amorcées, en transférant les outils et le mandat à un autre organisme ou en accompagnant une relève préalablement recrutée et formée.\nL’étude exploratoire a permis de dégager les bons coups et les difficultés rencontrées par les acteurs en milieu rural, mais surtout de mettre en valeur des processus dynamiques de développement. Des laboratoires se sont inspirés du cadre d’analyse du développement local, de l’innovation sociale ou du développement des communautés. Ces modèles de développement ont orienté les démarches collectives des projets prenant appui sur le développement intégré, la prise en compte de la dimension sociale, l’ancrage territorial et les capacités des communautés à agir.\nLes retombées des laboratoires ruraux ont été bénéfiques à la fois pour les communautés rurales (sentiment d’appartenance, dynamisme territorial, partage et solidarité,) et les organismes porteurs (crédibilité, fierté, compétences, réseautage). Les communautés rurales identifient des bénéfices liés à l’amélioration de la qualité de vie, la mise en valeur des potentiels du milieu, les changements de pratique et le renforcement des capacités du milieu. L’expertise acquise demeure un élément fondamental du développement présent et futur des communautés. Ces apprentissages individuels et collectifs constituent un levier de développement.\n\nLes laboratoires ruraux ont permis de réaliser à la fois un rêve et un défi, partagés par des citoyens et des collectivités rurales, de nourrir la concertation, stimuler le partenariat et sensibiliser le milieu à l’importance d’agir pour le développement de leurs communautés. L’aspect innovant des projets a suscité le développement de nouveaux réseaux de solidarité et la mise en place de nouvelles façons de faire. Ces apprentissages serviront de véritable impulsion au développement des capacités d’une collectivité.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».