Les défis de la réconciliation des objectifs de développement dans le contexte du changement démographique
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à déterminer si l’initiative de développement basé sur les ressources (ABDI, Asset-Based Development Initiative) de la Commission régionale des Appalaches (ARC, Appalachian Regional Commission) aux États-Unis réconcilie les objectifs de développement économique dans les communautés qui présentent un changement démographique. À travers des études de cas reposant sur des entretiens informatifs clés menés dans les communautés de la Virginie Occidentale et un examen de projets financés par l’ARC, les auteurs tentent de répondre à deux questions fondamentales : « Le leadership communautaire a-t-il évolué et s’est-il adapté au programme ? » et « Les nouveaux projets différaient-ils clairement, en termes d’objectifs, de contenu ou de résultats, des projets antérieurs ? ». Les similitudes économiques et démographiques entre les communautés alpines et appalachiennes, notamment en ce qui concerne le rôle des immigrants, suggèrent que les conclusions de cette étude seront pertinentes pour d’autres régions de montagnes et pourraient contribuer à un débat entre spécialistes du développement en montagne.
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 | 0.073 | 0.096 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".