Bibliographic record
Abstract
Écrire la préface du livre d'un ancien étudiant est toujours agréable.Écrire la préface d'un livre d'économie des territoires quand on a été le tout premier professeur d'économie spatiale, urbaine et régionale de son auteur est, disons-le, émouvant.En 1977, Marc-Urbain était inscrit au baccalauréat en urbanisme de l'UQAM et j'étais le directeur du rassemblement en études urbaines de la même université.C'est dans ce contexte que nous nous sommes connus et que j'ai eu l'occasion d'initier Marc-Urbain à l'économie spatiale.Des milliers d'étudiants auxquels j'aurai enseigné depuis 1964 (cela ne me rajeunit pas), il est nettement celui qui aura le plus et le mieux suivi mes traces.On comprendra alors ma joie d'écrire cette préface.Ce qui m'a toujours fasciné chez Marc-Urbain, c'est son appétit de lecture « tous azimuts » joint à son souci de demeurer « branché » à la réalité des régions du Québec.Il y a chez lui comme une boulimie intellectuelle qui, chez tant d'autres, aurait conduit à se réfugier dans son monde à soi, mais qui, chez lui, est toujours demeurée ancrée dans le terroir bien réel de sa région d'origine, le Saguenay-Lac-Saint-Jean. Ce livre est la parfaite illustration de cela.On y aborde de nombreux concepts et théories issus de l'économie spatiale et de l'économie urbaine et régionale, mais aussi des sciences administratives, de la science politique, de la sociologie du développement, de la géographie et même de l'histoire, mais sans jamais perdre de vue l'objectif premier qui est de comprendre les territoires du Québec, leur dynamique, leurs vocations, leurs liens et leur évolution historique.Lorsque le titre dit « économie des territoires », il faut entendre le mot « économie » dans son sens le plus large, celui de l'« administration de la maison » (pour revenir à l'étymologie grecque).Marc-Urbain nous entraîne Il y a des œuvres qui se réalisent d'un seul trait, à partir d'une inspiration initiale.Le présent ouvrage est plutôt le fruit de labeurs qui s'étalent sur plusieurs années et se révèle tributaire de diverses formes d'aide très appréciées, notamment celles de ma famille.Je remercie les principaux bailleurs de fonds : le CRSH (Conseil de recherches en sciences humaines), le PNUD (Programme des Nations unies pour le développement), le FCAR (Fonds pour la formation des chercheurs et aide à la recherche), les ministères québécois des Régions, de la Métropole, des Affaires municipales, de la Culture, Développement Économique Canada, l'ACDDQ (Association des centres locaux de développement du Québec) et la FQM (Fédération québécoise des municipalités).La réalisation en 2001, pour le Canal Savoir, d'une série d'émissions éducatives sur l'économie des territoires a certes accéléré le processus de mise en forme du matériel didactique.Un gros merci à Guy Massicotte pour la confiance qu'il m'a accordée pour cette série.Mes très sincères remerciements vont tout particulièrement à mes collègues Luc-Normand Tellier, André Joyal et Clermont Dugas dont les commentaires sur une première version du manuscrit ont illustré que, dans leur cas, érudition s'accorde avec générosité.Grande générosité aussi de la part de Normande Lapointe, tant dans le soin qu'elle a apporté à la mise en forme de l'ouvrage que dans les encouragements qu'elle m'a prodigués pour le parfaire.Je remercie enfin tous ces étudiants de 2 e et 3 e cycles qui ont stimulé mes réflexions par leurs questions et commentaires pertinents.Plusieurs assistants de recherche ont apporté une contribution considérable, en particulier Nathaly Riverin,
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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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.002 |
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".