Bibliographic record
Abstract
Le port de Trois-Rivières a toujours pu profiter des avantages de sa situation géographique. Mais il a également dû subir les inconvénients de cette même situation à maintes reprises. Situé au confluent du Saint-Maurice et du Saint-Laurent, Trois-Rivières est le point d'entrée et de sortie pour toute la Mauricie industrielle et forestière. Les fortunes du port ont donc toujours été à la merci de la situation économique des industries et de la forêt mauriciennes. Son trafic reflète donc les hauts et les bas de l'économie régionale. Situé entre Montréal et Québec, au coeur du Québec méridional, Trois-Rivières souffre jusqu'à un certain point de la concurrence de ses deux voisins, qui sont mieux équipés, qui possèdent plus d'espace et qui desservent des bassins démographiques plus considérables et plus prospères. Enfin, Trois-Rivières, tout en ayant bénéficié de l'ouverture de la voie maritime du Saint-Laurent en 1959 par l'expansion de sa fonction de transbordement des céréales, doit faire face à la redoutable concurrence des ports de l'Est du Québec et de la côte du Pacifique, ports mieux équipés pour la manutention des céréales ou profitant de l'expansion des marchés asiatiques pour les céréales canadiennes. Le but de cet article est d'analyser les problèmes du port de Trois-Rivières. Une analyse détaillée du trafic de la période 1961-1970 au moyen de l'ordinateur (création d'une banque de données par origines et destinations) est également présentée sous forme succincte ; la méthode exposée ici sera sans doute applicable pour la majorité des ports canadiens.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".