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Record W1460573571 · doi:10.71781/13170

Le rôle des organismes communautaires dans le développement économique local : le cas de Côte-des-Neiges/Notre-Dame-de-Grâce

2011· dissertation· fr· W1460573571 on OpenAlexaboutno aff
Marie-Joëlle Masse

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements économiques des dernières décennies telles que la mondialisation et la libéralisation des marchés ont modifié la structure des entreprises et les flux d’échanges, et ce en affectant l’organisation du territoire. Les services gouvernementaux, appuyés des organismes communautaires, ont réagi en développant diverses stratégies à l’échelle locale. Ainsi, ils répondent à une variété de besoins socioéconomiques et s'adaptent aux changements dans les quartiers montréalais. Sur le plan économique, diverses organisations favorisent l'entrepreneuriat local par diverses actions et stratégies. Cette recherche s'intéresse au rôle et aux effets des organismes communautaires dans le développement et la consolidation de petites entreprises via leur rôle sur la viabilité et la vitalité des entreprises dans l’un des arrondissements les plus hétérogènes de Montréal. Spécifiquement, elle s’intéresse à l’effet de ces actions sur le développement entrepreneuriale locale dans l’arrondissement de Côte-des-Neiges/ Notre-Dame-de-Grâce à cause de son caractère hétérogène sur le plan ethnique, sur le plan socio-économique et de ses particularités géographiques. Les résultats obtenus indiquent que la viabilité des entreprises est à la base de la majorité des actions et stratégies déployés par les organismes de soutien. Pour ce qui est de l’enracinement des entreprises, il y a beaucoup d’externalités liées au marché qui influencent les décisions du lieu d’établissement et de relocalisation et qui sont hors de portée des actions des organisations. Globalement, nous pouvons dire que Montréal est une ville résiliente. En effet, l’organisation du milieu communautaire permet, malgré quelques lacunes dans les stratégies de promotions et de répartitions des tâches, un soutien adéquat aux entrepreneurs. Du travail reste à faire afin de valoriser l’entrepreneuriat comme métier auprès de la population et encourager les universitaires à auto-entreprendre.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.558
Threshold uncertainty score0.879

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
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