Le discours des citoyens sur la viabilité des communautés forestières : le cas de la MRC d'Abitibi
Bibliographic record
Abstract
Par cette recherche qualitative, nous avons voulu identifier dans le discours des acteurs locaux du développement les facteurs qui peuvent influencer la viabilité de leurs communautés. \n \nIl s'agit d'une étude de cas, celui de la MRC d'Abitibi et de ses communautés forestières. En adoptant une approche à la fois ethnographique et monographique, nous avons eu l'ambition de traiter l'ensemble des préoccupations majeures des citoyens interrogés, afin d'extraire de leur discours les contraintes et les atouts de la viabilité. Cette démarche impliquait naturellement un travail de terrain ainsi que des entrevues semi dirigées réalisées sur la base de trois grands thèmes : le rapport à la forêt, le potentiel humain, et l'organisation socio-politique. \n \nEffectivement, la présence marquée de la forêt et de ses ressources dans le paysage économique et social de ces petites collectivités se traduit par une certaine dépendance économique envers ces ressources forestières, surtout envers les ressources ligneuses. Nous avons donc voulu comprendre comment les citoyens de ces communautés forestières perçoivent cette situation et ce contexte socio-forestier particulier. \n \nLa viabilité étant appréhendée ici comme synonyme de vitalité d'une localité, de développement humain, économique et environnemental à long terme. Ainsi, trois familles de facteurs se sont imposées lors de l'analyse : des facteurs idéologiques, des facteurs technico-économiques, et des facteurs socio-politiques. \n
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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 | 0.011 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".