Les bilans des apprentissages des laboratoires ruraux 2007-2014
Bibliographic record
Abstract
La mesure des laboratoires ruraux, initiée par le Ministère des Affaires municipales, des Régions et de l’Occupation du territoire (MAMROT) dans le cadre de la deuxième Politique nationale de la ruralité, voulait permettre aux communautés rurales de développer et de s’approprier de nouvelles approches dans la mise en valeur de leur territoire. Ainsi 33 expériences innovantes ont été menées en milieu rural partout au Québec entre 2007 et 2014 dans des secteurs aussi divers que la biomasse, la foresterie, l’agriculture, la santé, la famille, l’école, la culture, l’environnement et le développement communautaire. \nNous avons observé des trajectoires d’implantation similaires entre les différents laboratoires. La phase d’émergence du laboratoire comportait des étapes de réflexion, leadership, problématisation et mobilisation. La majorité des laboratoires semble issue d’une prise de conscience collective survenue à la suite d’une situation alarmante affectant la communauté. La phase de structuration correspond à la durée du financement du laboratoire variant entre un et six ans. Les étapes d’acquisition de connaissances, d’expérimentation, de transfert de connaissances et de mise en œuvre se réalisaient simultanément. Une force remarquable des laboratoires a été la capacité à développer des partenariats multiscalaires; les partenaires sont devenus au fil des ans des agents de transfert. Le transfert de connaissances constitue d’ailleurs un des succès les plus visibles de la mesure. Certains laboratoires ont réussi à pérenniser les activités, soit en poursuivant les actions amorcées, en transférant les outils et le mandat à un autre organisme ou en accompagnant une relève préalablement recrutée et formée.\nL’étude exploratoire a permis de dégager les bons coups et les difficultés rencontrées par les acteurs en milieu rural, mais surtout de mettre en valeur des processus dynamiques de développement. Des laboratoires se sont inspirés du cadre d’analyse du développement local, de l’innovation sociale ou du développement des communautés. Ces modèles de développement ont orienté les démarches collectives des projets prenant appui sur le développement intégré, la prise en compte de la dimension sociale, l’ancrage territorial et les capacités des communautés à agir.\nLes retombées des laboratoires ruraux ont été bénéfiques à la fois pour les communautés rurales (sentiment d’appartenance, dynamisme territorial, partage et solidarité,) et les organismes porteurs (crédibilité, fierté, compétences, réseautage). Les communautés rurales identifient des bénéfices liés à l’amélioration de la qualité de vie, la mise en valeur des potentiels du milieu, les changements de pratique et le renforcement des capacités du milieu. L’expertise acquise demeure un élément fondamental du développement présent et futur des communautés. Ces apprentissages individuels et collectifs constituent un levier de développement.\n\nLes laboratoires ruraux ont permis de réaliser à la fois un rêve et un défi, partagés par des citoyens et des collectivités rurales, de nourrir la concertation, stimuler le partenariat et sensibiliser le milieu à l’importance d’agir pour le développement de leurs communautés. L’aspect innovant des projets a suscité le développement de nouveaux réseaux de solidarité et la mise en place de nouvelles façons de faire. Ces apprentissages serviront de véritable impulsion au développement des capacités d’une collectivité.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".