Régions en retard ou périphériques et entreprenariat : des variables-clés pour agir
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses études sur le développement territorial, recourant le plus souvent aux méthodes positivistes, ont été menées dans le but d’expliquer pourquoi on trouve des différences de dynamisme entre les régions périphériques et les autres, plus centrales. Les résultats, limités à trop peu de variables plus ou moins interdépendantes, ne convergent pas. À partir des données disponibles auprès des 97 municipalités régionales de comté (MRC) québécoises, nous revenons sur ces variables en les examinant sous quatre grandes dimensions socioéconomiques, de façon à mieux comprendre leur importance et leur complémentarité. Pour ce faire, nous recourons non seulement aux régressions quantitatives, mais aussi à des analyses qualitatives. Le tout est complété par une approche phénoménologique permettant de générer plusieurs variables complémentaires, ce qui donne finalement 15 variables socioéconomiques, une variable socioculturelle complexe et quatre variables spatiales, tout en ouvrant la porte à deux variables informelles.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".