dépeuplement des milieux ruraux au Canada atlantique : quelques trajectoires évolutives au cours de la période 1981-2021
Bibliographic record
Abstract
Le monde rural se caractérise par sa grande diversité. Les localités rurales du Canada atlantique ne font pas exception à ce constat, notamment sur le plan démographique, où celles-ci évoluent dans un sens comme dans l’autre en fonction de différents facteurs à la fois conjoncturels et structurels. L’objectif de cet article consiste à illustrer les principales trajectoires évolutives de la démographie des milieux ruraux du Canada atlantique à diverses échelles géographiques entre 1981 et 2021. Notre analyse est effectuée en considérant les strates de taille démographique des localités ainsi que leur taux d’évolution sur cette période Elle révèle, en l’espace de 40 ans, un dépeuplement généralisé de la population rurale, principalement à cause du déclin observé dans de nombreuses localités de Terre-Neuve-et-Labrador et, dans une moindre mesure, dans les trois provinces maritimes. Toutefois, la période 2016-2021 se démarque par une rupture démographique caractérisée par une remontée de la population rurale, probablement en raison de la pandémie, à l’exception de Terre-Neuve-et-Labrador
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".