Les nouvelles dynamiques régionales de l’économie québécoise : cinq tendances
Bibliographic record
Abstract
L’article propose une synthèse de l’évolution spatiale de l’économie québécoise à l’aide des données de l’Enquête sur la population active de Statistique Canada pour la période 1987-2007. Cinq tendances se dessinent : 1) la re-métropolisation de Montréal et la fin de la sous-performance par rapport à Toronto ; 2) la naissance de l’Arc industriel québécois et la métamorphose de la région de Québec ; 3) l’essor du Québec vert et gris : régions gagnantes de la transition démographique et du virage écolo ; 4) la Lorraine québécoise : le St-Laurent comme repoussoir et le poids de l’héritage industriel du passé ; 5) l’opposition entre les périphéries d’exploitants et les périphéries de travailleurs. Les tendances observées au Québec s’inscrivent, en gros, dans des transformations qui s’observent ailleurs. Le portrait qui en ressort est passablement différent de l’image habituelle d’un Québec des régions, en difficulté, face à une Montréal envahissante. L’emploi, notamment l’emploi manufacturier, se déplace avec le temps vers une vaste zone de croissance – l’Arc industriel québécois – qui englobe la majeure partie du Québec au sud du St-Laurent et à l’ouest de la Gaspésie.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".