Étude des facteurs de modification de la répartition du peuplement dans l’Est du Québec (1966-1971)
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".