Rapport 6 - L'atténuation du vieillissement démographique en milieu rural : un inventaires des expériences étrangères et québécoises
Notice bibliographique
Résumé
Les prévisions démographiques nous démontrent\nun important vieillissement de la population. Quel sera le profil socio-économique de cette population en milieu rural au Québec? Quel est l’impact de ce vieillissement\npour les milieux ruraux aux niveaux de l’organisation familiale, de la demande de services, de la pénurie de main-d’oeuvre et de la relève dans les structures municipales et les organismes de développement? À la lumière des mesures mises en place par certains pays européens qui vivent depuis un certain temps déjà le vieillissement de leur population, comment peut-on s’en inspirer pour faire face à cette situation au Québec?\nTrois rapports découlent du volet portant sur le vieillissement de la population rurale. Celui-ci décrit les mesures mises en place dans le but d’atténuer les effets liés à cette problématique. Ces recherches permettront d’identifier des pistes d’actions quant à des modulations possibles tant d’un point de vue territorial que de celui des populations à desservir. Elles pourront également servir d’outils en ce qui a trait à l’élaboration de politiques et/ou de programmes gouvernementaux.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».