Les petites localités rurales de l’Atlantique : une analyse sous l’angle de la fragilité et de la fragilisation territoriale
Bibliographic record
Abstract
Au cours de la deuxième moitié du XXe siècle, le monde rural a subi de profondes transformations. Ces changements ne se sont pas effectués partout de la même façon ni avec la même intensité. Au nombre de 282 au recensement de 2011, les petites localités du Canada atlantique ont particulièrement été affectées par ces mutations. Déjà fragilisés en raison de leur faiblesse démographique, plusieurs de ces milieux sont également aux prises avec la fragilisation de leur tissu socio-économique. L’objectif de cet article est double. Il consiste, d’une part, à caractériser la fragilité des petites localités rurales de l’Atlantique et à examiner en quoi elles constituent la catégorie de milieux la plus susceptible de souffrir de fragilisation rurale. Sur le plan méthodologique, l’analyse des résultats est effectuée en considérant, sur une période de 30 ans, quatre dimensions structurelles de la fragilité: la structure de peuplement, la démographie, l’économie et les niveaux de revenus. Il s’en dégage une dégradation inquiétante de la situation socio-économique des petites localités de l’Atlantique nécessitant la mise en oeuvre d’une vigoureuse politique de développement rural orientée vers le redressement de leur démographie, la stimulation de leur économie et la réduction de la pauvreté.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".