L’attractivité des territoires ruraux chez les jeunes : une approche par les déterminants psychosociologiques de l’intention de rester vivre sur son territoire
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’étudier les facteurs d’attractivité territoriale chez les jeunes originaires de territoires ruraux en s’appuyant sur les déterminants psychosociologiques de l’intention de rester vivre sur leur territoire. Pour ce faire, il s’appuie sur la théorie du comportement planifié (TCP), mobilisée ici pour prédire l’intention comportementale. Le modèle classique de la TCP est, compte tenu de la problématique de l’article et des débats scientifiques actuels, enrichi du rajout de deux variables explicatives de l’intention de rester sur son territoire rural : les regrets anticipés et l’attachement territorial. L’attractivité d’un territoire est donc abordée ici en s’appuyant sur les perceptions subjectives et individuelles. Sur la base d’entretiens semi directifs et sur une enquête par questionnaire (n=322) conduits auprès de jeunes de 18 à 20 ans, ce travail a permis : 1) d’identifier les bénéfices et les freins liés au fait de rester vivre sur son territoire ; 2) de tester la capacité prédictive de ces bénéfices et freins sur l’attitude, la perception de contrôle sur le comportement et les regrets anticipés ; 3) d’évaluer le rôle de ces construits ainsi que de l’attachement territorial dans la formation de l’intention de rester vivre sur son territoire rural. Il apparait que les dimensions socioculturelles prennent une importance primordiale dans les résultats, davantage que les dimensions économiques et infrastructurelles. Des préconisations managériales sont formulées en conclusion ainsi que le bilan des apports théoriques et des pistes de recherche.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".