Une communauté apprenante, innovante et solidaire : le cas de Saint-Camille comme modèle porteur de développement rural
Bibliographic record
Abstract
La majorité des acteurs du développement local au Québec a entendu parler de Saint- Camille au cours des dernières années. Cette petite communauté estrienne, nichée en milieu agricole, entre Sherbrooke et Asbestos a été très médiatisée au fil du temps. Du Monde Diplomatique à l'Annuaire du Québec, en passant par le cinéma, la littérature, l'Actualité, RDI, etc., que ce soit pour la mobilisation de la population, pour sa prise en charge locale, pour ses personnages ou pour sa pizza, la renommée de l'endroit est clairement établie. \n \nQu'est-ce qui fait que «ça marche» à Saint-Camille? Sur quoi repose le succès des initiatives des nombreux leaders? Qu'est-ce qui pousse autant de familles (jeunes et moins jeunes) à venir s'établir dans ce village? Quels sont les éléments et les pratiques de développement qui permettent la revitalisation et le développement d'une communauté? \n \nCe sont ces questions qui ont inspiré le sujet de ce mémoire de maîtrise. Au fil du temps et de la cueillette de données, la réflexion s'est orientée plus particulièrement vers les notions de l'apprentissage, de l'innovation et de la solidarité. Celles-ci ont été traitées en profondeur dans le projet de laboratoire rural, sur lequel j'ai travaillé pendant près de trois ans. Le laboratoire rural fut donc à la fois mon travail, mon terrain de recherche et d'analyse pour la rédaction de mon mémoire. Je me suis servie de ce projet intitulé « Une communauté apprenante, innovante et solidaire : un modèle porteur de développement rural » comme «laboratoire» pour réfléchir sur les notions de l'apprentissage, de l'innovation et de la solidarité dans la communauté rurale de Saint-Camille, qui apparaissent comme des éléments fondamentaux pour la revitalisation et le développement de cette communauté rurale. \n \nCe mémoire est divisé en trois chapitres. Le premier chapitre décrit la problématique générale des communautés rurales dévitalisées, les objectifs de ma recherche et la méthodologie retenue pour ce mémoire. Il décrit également la revue de littérature qui a été réalisée. \n \nLe deuxième chapitre se veut à la fois le portrait et un récit du développement de Saint- Camille. On y retrouve quelques données sociodémographiques, l'historique sommaire de la colonisation du territoire de la municipalité ainsi que la description des principaux organismes et projets de développement de Saint-Camille, du début des années 1970 à aujourd'hui. \n \nCe portrait me paraissait essentiel pour mettre en contexte le troisième chapitre qui décrit le modèle de développement de Saint-Camille. Ce dernier se décline en deux parties : d'abord un processus dynamique de développement et ensuite, 14 éléments (ou ingrédients) qu'on retrouve dans les projets de développement de Saint-Camille, à un moment ou à un autre. Ces éléments ont été identifiés par des acteurs de développement de Saint-Camille qui étaient également soit des partenaires du laboratoire rural, soit des membres du comité directeur ou du comité réflexion-conseil du laboratoire. \n \nFinalement, la conclusion présente une représentation graphique de ce modèle et tente une explication de l'articulation des éléments entre eux et de leurs liens avec le processus de développement.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".