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Record W2604236880 · doi:10.7202/1039048ar

Les petites localités rurales de l’Atlantique : une analyse sous l’angle de la fragilité et de la fragilisation territoriale

2017· article· fr· W2604236880 on OpenAlexaffvenueabout
Majella Simard

Bibliographic record

VenueRevue de l’Université de Moncton · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours de la deuxième moitié du XX e 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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.346
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations8
Published2017
Admission routes3
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