Partition multifactorielle de la croissance de l’emploi des pôles de la région de Québec-Chaudière-Appalaches : 1981-1996
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs raisons justifient de s’intéresser à la croissance de l’emploi des pôles non métropolitains situés à proximité des régions métropolitaines de recensement (RMR). La présente étude propose une analyse de la variation de l’emploi, entre 1981 et 1996, des pôles de la région de Québec–Chaudières-Appalaches (QCA), au moyen d’une méthode de partition multifactorielle dérivée de l’analyse shift-share. Les résultats mettent en lumière un phénomène global de déconcentration de l’emploi, manufacturier notamment, mais aussi de féminisation de l’emploi, s’étendant au-delà des limites de la RMR de Québec. On constate ainsi non seulement un phénomène de suburbanisation de l’emploi, mais également un dynamisme particulièrement important des pôles d’emploi situés dans un rayon d’approximativement 50 km autour de la RMR de Québec. Au-delà de cette distance, l’évolution de l’emploi des pôles est beaucoup plus différenciée. Les résultats suggèrent ainsi que la distance à la RMR joue un rôle important dans la croissance de l’emploi des pôles non métropolitains de la région QCA.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".