Le repérage des unités de voisinage
Bibliographic record
Abstract
Cet article se veut une contribution originale à la définition d’unités de voisinage dans un contexte d’étude des inégalités sociales de santé. Après une revue de la notion de voisinage, le texte propose une approche de type historique afin de définir des unités de voisinage dans trois territoires de la région de Québec, soit les arrondissements de Limoilou et de Charlesbourg et la municipalité régionale de comté (MRC) de Portneuf. L’approche consiste d’abord à repérer toutes les limites territoriales que des institutions du milieu se sont données depuis le début des années 1960 afin de baliser leurs activités, puis d’en faire la somme et la synthèse. L’information de base a été obtenue de plusieurs sources, elle a été numérisée, introduite dans un SIG, pondérée à l’aide de critères, puis cartographiée. Le résultat fait apparaître, dans chaque territoire, un nombre variable d’espaces communs à la vie des institutions et de la population que celles-ci desservent. Comme ces espaces sont de faible dimension et le reflet d’interactions sociales, on peut les rapprocher de la notion de voisinage.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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".