Vers une grille d’analyse de l’expérience géographique : cas-type dans la campagne au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une grille d’analyse de l’expérience géographique pour étudier les relations que les individus entretiennent avec leur milieu de vie en se penchant plus spécifiquement sur celui de la campagne. Il suggère d’explorer les significations que les populations rurales y confèrent, en s’attachant aux modalités et finalités de leur appartenance, à leurs identités territoriales et à leurs représentations des lieux. Une attention particulière est portée à leurs origines géographiques et sociales ainsi qu’à leurs pratiques quotidiennes de mobilité, de sociabilité et d’engagement. En outre, l’approche préconisée insiste sur la nécessité de tenir compte des facteurs structuraux et du milieu modulant l’expérience géographique. Un cas-type retenu dans la campagne au Québec teste et met en relation ces diverses dimensions. Notre proposition semble fournir un cadre fécond pour la compréhension des différentes façons d’habiter, de cohabiter et d’expérimenter la campagne contemporaine.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".