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Record W2125315856 · doi:10.7202/022975ar

L’évolution de la mobilité des femmes à Québec entre 1977 et 1996

2005· article· fr· W2125315856 on OpenAlexafffundvenueabout
Marie‐Hélène Vandersmissen, Paul Villeneuve, Marius Thériault

Bibliographic record

VenueCahiers de géographie du Québec · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicUrban Transport and Accessibility
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité du Québec
FundersMinistère des Transports
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

D'importants changements sociaux et économiques ont transformé les agglomérations canadiennes au cours des vingt dernières années et ont affecté les comportements de déplacements de leurs résidant(e)s. Cet article décrit l'évolution de la mobilité des femmes demeurant dans l'agglomération urbaine de Québec durant cette période de changements. Les données sur la mobilité sont issues des grandes enquêtes Origine-Destination réalisées par la STCUQ en 1977 et en 1996. La durée et la longueur des déplacements sont obtenues par modélisation dans un système d'information géographique (SIG) en transport. Les résultats montrent que les femmes ont davantage accès à l'automobile, qu'elles se déplacent plus fréquemment, qu'elles parcourent de plus grandes distances pour se rendre au travail et que la durée de leurs déplacements-travail a diminué entre 1977 et 1996. Toutefois, en 1996, les femmes parcourent encore de plus courtes distances que les hommes pour se rendre au travail, particulièrement lorsqu'elles résident en banlieue. Elles se déplacent moins fréquemment que les hommes et ces derniers demeurent les principaux utilisateurs du véhicule familial.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.032
Threshold uncertainty score0.100

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.011
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.245 · 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

Citations9
Published2005
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