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Record W1990338269 · doi:10.7202/021254ar

Étude typologique des migrations nettes au Québec (1961-1966)

2005· article· fr· W1990338269 on OpenAlexaffvenueabout
Claude Marois

Bibliographic record

VenueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche est une étude, à l'échelle du Québec, de la structure du phénomène migratoire avec une emphase sur une typologie spatiale. Le but principal de l'article vise à établir des comparaisons montrant que certains comtés, bien que différents, peuvent provenir d'une structure semblable. Pour ce faire nous avons constitué une matrice permettant d'étudier les caractéristiques pathologiques des aires de refoulement et les conditions ou les éléments constitutifs des zones d'accueil. Cette matrice concerne les conditions socio-démographiques et socio-économiques des comtés vis-à-vis leur poids migratoires. L'analyse comporte cinq hypothèses relatives respectivement à la mutation de l'espace agraire, au lieu de naissance, au taux de chômage, à la moyenne de personnes par ménage et leur salaire. Finalement, nous avons bâti un modèle quantitatif très simple appliqué à cette matrice. Ce modèle est composé de trois phases de traitement : l'analyse factorielle, l'analyse des H-Groupes et la cartographie des résultats aboutissant à la typologie spatiale des migrations nettes dans l'espace québécois. L'analyse a confirmé trois types de relations concernant les variables indiquant le lieu de naissance, le taux de chômage et les salaires. En effet, nous avons constaté que trois des cinq hypothèses ont été vérifiées : 1) Les variables « lieu de naissance » ont montré que les migrations nettes positives étaient d'autant plus fortes que la proportion d'anglophones du comté était forte. 2) La variable « taux de chômage » a été associée à la variable « déclin de la population rurale dans les fermes » : celle-ci étant un indicateur du déclin du secteur agraire. 3) Enfin, le critère salaire est un facteur dominant dans le secteur migratoire. Effectivement, on a constaté que dans les comtés où le pourcentage de main-d'oeuvre urbaine est élevé, les salaires ont tendance à être plus forts. De plus, ces deux variables ont été associées aux migrations nettes : ceci révèle très clairement l'attraction des migrants vers les régions où les salaires sont plus élevés.

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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.110

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.009
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.013
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.238 · 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".

Quick stats

Citations1
Published2005
Admission routes3
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