Le développement économique de l’Acadie du Nouveau-Brunswick, de 1986 à 2011
Bibliographic record
Abstract
Il y a quelques décennies, la plupart des régions acadiennes du Nouveau-Brunswick comptaient parmi les plus pauvres au Canada. L’objectif principal de cet article est de voir si ces disparités existent toujours. Nous partons du constat que l’Acadie du Nouveau-Brunswick est essentiellement rurale. Notre analyse s’inscrit donc dans une perspective urbaine-rurale. Quatre groupes de variables (démographie, revenus, éducation et marché du travail) sont utilisés pour évaluer la performance économique des régions acadiennes entre 1986 à 2011. Nous observons que les comtés du sud-est de la province, Kent et surtout Westmorland, ont connu une performance généralement supérieure aux régions de référence. C’est moins le cas pour les comtés du nord de la province, qu’on les compare à la moyenne nationale ou à la moyenne des régions de référence. La seule variable où il y a eu une amélioration dans tous les comtés acadiens est la dépendance envers les transferts gouvernementaux. Or ce fait ne reflète pas nécessairement une amélioration des conditions économiques, mais résulte peut-être autant, sinon plus, des modifications apportées à certains programmes gouvernementaux, comme l’assurance-emploi. Notons également d’importants défis au chapitre de la démographie, autant au niveau du taux de croissance de la population que du taux d’immigration.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".