Bibliographic record
Abstract
Cette étude présente une mesure de l’enracinement territorial et de la diversité des origines régionales ancestrales dans la population du Québec. Les données proviennent d’un ensemble de 5 100 généalogies ascendantes, soit 300 généalogies pour chacune des 17 régions de la province. Ces généalogies ont été construites à l’aide des données du fichier BALSAC, qui contient des informations sur la population québécoise remontant au début du 17esiècle. L’observation des lieux de mariage des ancêtres a permis d’établir une mesure de l’ancienneté régionale des individus, qui s’exprime en nombre de générations. La part occupée par chaque région dans l’ensemble des lieux de mariages des ancêtres a fourni une mesure de la diversité des origines ancestrales individuelles. Les résultats ont montré une variabilité importante dans les profondeurs et les origines régionales ancestrales. Les profondeurs moyennes varient de moins d’une génération à plus de cinq générations d’ancêtres mariés dans la même région. Les contributions régionales ont fait ressortir l’importance de la proximité géographique, mais aussi celle de l’ancienneté des zones de peuplement. Ces résultats tracent un portrait de la migration interrégionale intergénérationnelle résultante au Québec depuis le 17esiècle.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".