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Record W1583129924 · doi:10.7202/039920ar

Loisir, culture, villégiature et tourisme dans les budgets des ménages québécois, 1969-2006

2010· article· fr· W1583129924 on OpenAlexvenueaboutno aff
Simon Langlois

Bibliographic record

VenueLes Cahiers des dix · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Quatre ensembles de dépenses – pour la culture, le loisir, la villégiature et le tourisme – effectuées au sein du foyer et en dehors, ont occupé une place grandissante dans les budgets des ménages québécois au cours de la seconde moitié du XXe siècle. La fréquence des débours, les sommes affectées aux différents types de consommation, l’importance relative et la structure d’ensemble des dépenses sont étudiées. Les dépenses pour le loisir sont les plus importantes mais en régression dans le temps. La villégiature et le tourisme sont des activités en forte croissance tant en volume qu’en fréquence de consommation. D’autres activités comme le cinéma et les consommations à caractère culturel prennent place de plus en plus au sein du domicile, maintenant bien équipé avec une panoplie de biens électroniques utilisés afin de meubler les temps libres. Le contenu de ces fonctions de consommation est devenu très diversifié. Des changements dans les modes de vie et dans la structure de la population – hausse du revenu discrétionnaire, baisse de la fécondité, augmentation du nombre de retraités – de même que le développement de l’offre de produits et services nouveaux par le système de production expliquent l’extension considérable des dépenses pour le loisir et la culture dans les budgets des ménages. La consommation apparaît davantage individualisée, un aspect lié notamment à l’avènement de nouveaux équipements électroniques au domicile et dans la vie privée.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.126

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.018
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.236 · 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 designObservational
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".

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Published2010
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