Marché du travail et résilience régionale au Canada : les effets de la crise de 2008
Bibliographic record
Abstract
Les crises économiques sont souvent des événements qui bousculent l'évolution économique régionale et qui touchent de façon différente les régions : certaines voient leur performance reculer dramatiquement , alors que d'autres s'en tirent plutôt bien. Au Canada , il est largement reconnu que la récente crise économique a été plus difficile pour les régions de l'Ontario et de l'Alberta , présentes dans le secteur automobile et le pétrole. Ce que l'on sait moins , c'est comment les autres régions s'en sont globalement sorties. L'article propose , à partir du concept de la résilience , d'aborder le changement survenu dans les marchés régionaux de travail suite à la crise économique. Un modèle mathématique permet de classer les changements survenus selon différentes dimensions de la résilience dans un contexte de très court et de court terme. Les résultats montrent que les performances économiques des régions québécoises et maritimes ont été les meilleures et que plusieurs régions font état d'une résilience surprenante.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 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".