Distance et mobilité dans la pratique de l’intervention sociale en territoire rural : le cas de la Haute-Côte-Nord
Bibliographic record
Abstract
La notion de territoire est encore peu intégrée dans les modèles théoriques les plus couramment utilisés en travail social. Dans la présente étude, réalisée pour notre mémoire de maîtrise, nous souhaitons circonscrire les enjeux relatifs au déplacement dans le cadre de l’intervention sociale en milieu rural, en nous intéressant à la réalité des intervenantes œuvrant dans la MRC La Haute-Côte-Nord, dans la province de Québec, territoire essentiellement rural et défavorisé. Le modèle d’Augustin et ses collègues (2023), mobilisé ici, intègre les notions d’espace aux différentes échelles systémiques, du lieu d’habitation aux espaces globalisés, ainsi que les boucles de rétroaction entre les échelons. En permettant d’enrichir l’analyse des réalités inscrites dans la complexité des interactions avec la dimension spatiale, il permet de rendre compte des défis et des stratégies rencontrées par les intervenantes sur un territoire où cette dimension est centrale dans leur travail, réalités que nous présenterons également ici à travers les résultats préliminaires de notre 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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".