Un métier en transformation, mais encore significatif dans la ruralité côtière québécoise : le cas de la pêche et de sa relève en Gaspésie
Bibliographic record
Abstract
Dans des régions rurales côtières, telles que la Gaspésie et la Côte-Nord, la pêche joue un rôle fondamentaldu point de vue social et économique. Le cas de la pêche nous semble intéressant en raison de la proximitéexistante entre l’exploitant (le pêcheur, capitaine propriétaire), la famille, le territoire et sa communauté. Contrairement à d’autres types d’exploitations naturelles, le capitaine propriétaire du Québec est un petit entrepreneur de type familial lui-même fortement enraciné dans une communauté territoriale. En vertu de cette proximité, les dynamiques entrepreneuriales (y compris celles associées à la relève) sont fortement imbriquées à celles de la communauté et de la famille. Après avoir présenté des données du recensement sur l’évolution du secteur (volumes de capture et marché de l’emploi) à travers les résultats d’une recherche qualitative, par le biais de 2 groupes de discussion avec des experts du secteur et 85 entrevues avec les capitaines propriétaires et leur famille, nous observerons comment et à travers quels mécanismes sociaux la famille, la communauté locale et la communauté professionnelle peuvent contribuer à façonner la trajectoire professionnelle et entrepreneuriale des pêcheurs capitaines propriétaires, plus spécifiquement le phénomène du transfert d’entreprise et de sa relève. La relève est, selon nous, un élément fondamental ayant un rôle central sur la pérennité des entreprises dans un secteur clé pour cette région. Dans ce contexte, la pérennité de ce métier et de ces entreprises devient essentielle pour la vitalité sociale et économique de la région de la Gaspésie, qui expérimente plusieurs difficultés d’ordre démographique, social et économique.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".