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Record W4206754055 · doi:10.7202/1083619ar

Déterminants de l’émergence d’initiatives locales de développement régional au Québec : une analyse exploratoire

2021· article· fr· W4206754055 on OpenAlexaffvenueabout
Myriam Michel, Jean Dubé, Nicolas Devaux

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Regional Science · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

En géographie économique, les déterminants du développement économique favorisent souvent les grandes villes et agglomérations. Pour les plus petites villes, plusieurs études ont souligné l’importance des facteurs endogènes dans le développement et, par extension, le rôle de la territorialité. À ce jour, peu d’études statistiques ont formellement démontré, du moins à grande échelle, le lien qui peut exister entre les facteurs classiques de localisation, le profil démographique et le portrait socio-économique sur la présence et l’émergence d’initiatives locales de développement. Cette étude propose donc de contribuer à réduire cet écart. À partir de données autodéclarées sur la localisation d’initiatives locales au Québec, deux modèles statistiques sont estimés : i) un premier axé sur la présence/absence d’initiatives (régression logistique); et ii) un second basé sur le nombre d’initiatives (régression binomiale négative). Dans les deux cas, les résultats suggèrent qu’il existe une relation positive et significative avec le niveau d’éducation, la structure démographique et la distance à la métropole sur la présence et le nombre d’initiatives locales, alors que l’analyse révèle une relation négative et significative avec le revenu. Les résultats suggèrent que les facteurs locaux influencent l’émergence d’initiatives, tout en soulignant une certaine complémentarité aux logiques des théories classiques de localisation.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.225
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.005
Science and technology studies0.0030.008
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.063
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.295 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations4
Published2021
Admission routes3
Has abstractyes

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