Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population représente un défi incontournable pour le Québec, en particulierpour les milieux ruraux, plus affectés par ce phénomène. L’objectif de cet article consiste à examiner la trajectoire évolutive du vieillissement au sein des localités rurales du Québec au cours de la période 1986-2016. Les résultats sont exposés à partir d’une analyse typologique à trois niveaux réunissant des localités qui présentent certaines affinités eu égard à l’évolution et à l’intensité du vieillissement. L’analyse est effectuée suivant une approche géographique et socioéconomique. Parmi les 62 localités rurales les plus enclines au vieillissement, la plupart présentent des signes de fragilité sur les plans démographique, géographique et économique, ce qui témoigne du caractère structurel des différents malaises auxquels elles font face. La combinaison de ces difficultés contribue à handicaper leur développement, en plus d’avoir des impacts négatifs sur leurs perspectives d’avenir, d’où la nécessité de mettre en place une politique d’aménagement du territoire et de développement régional qui va bien au-delà d’une stratégie tournée uniquement vers le vieillissement démographique.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 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) | 0.008 | 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".