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Record W2037562782 · doi:10.7202/021252ar

Étude des facteurs de modification de la répartition du peuplement dans l’Est du Québec (1966-1971)

2005· article· fr· W2037562782 on OpenAlexvenueaboutno aff
Clermont Dugas

Bibliographic record

VenueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryPolitical scienceGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La région de l'Est du Québec, située au sud du fleuve Saint-Laurent et s'étendant du comté de Kamouraska à l'ouest à celui des Îles-de-la-Madeleine à l'est, couvre une superficie de l'ordre de 44 000 kilomètres carrés dont au moins 85% est occupée par la forêt. Ce vaste territoire renfermait, en 1971, une population de 325 000 personnes réparties en 214 localités. Le peuplement, qui s'étire le long de 9 000 kilomètres de routes, demeure très dispersé et mal hiérarchisé. Depuis 1961, une véritable désorganisation de l'espace s'est amorcée. Seulement 49 localités ont pu bénéficier d'une stabilité ou de légers gains démographiques. Compte tenu du caractère rural de la région, il est logique de se demander si l'abandon des terres et de l'agriculture est responsable du fort courant migratoire vers l'extérieur et, par conséquent, de la décroissance démographique de la plupart des localités. D'autre part, on peut aussi rechercher à quels facteurs on peut attribuer la croissance démographique de certaines localités. Par l'utilisation de méthodes statistiques telles que l'analyse factorielle et la régression multiple, on arrive à cerner un peu mieux le rôle joué par l'agriculture, la mauvaise structuration de l'espace, la production industrielle et les équipements commerciaux sur les modifications de la structure du peuplement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.321
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.015
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.220 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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 routes2
Has abstractyes

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Same venueCahiers de géographie du QuébecSame topicAgriculture and Rural Development ResearchFrench-language works237,207