Les facteurs du déclin industriel de Shawinigan, province de Québec
Bibliographic record
Abstract
Après avoir connu un essor industriel fulgurant au début du siècle, essor qui s'est poursuivi régulièrement pendant la première moitié du XXe siècle, la ville de Shawinigan a connu depuis les années 1950, et particulièrement depuis 1960, un déclin industriel marqué. L'indice de l'emploi manufacturier est passé de 100 en 1952 à moins de 60 en 1972, le groupe des produits chimiques ayant subi le gros des pertes. Plusieurs facteurs ont été avancés pour expliquer ce déclin : mauvais état des relations patronales-ouvrières, insuffisance de la promotion industrielle, nationalisation de l'électricité qui aurait pénalisé les régions périphériques productrices d'électricité au profit de Montréal, déficience du réseau de transport, etc. Cependant, à l'examen, il semble bien que, si tous ces facteurs ont eu leur importance dans la perte de poids qu'a subi l'industrie manufacturière de Shawinigan, le déclin doit être attribué principalement à la nature dynamique de la localisation industrielle, elle-même reliée au progrès technologique. Ainsi, en l'espace de vingt ans, les facteurs majeurs du développement industriel de Shawinigan, et plus généralement de la Mauricie, se sont modifiés et ne jouent plus le rôle attractif qu'ils jouaient auparavant. En conséquence, l'industrie shawiniganaise connaît de sérieuses difficultés.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".