Monographie du CLD de la Vallée-du-Richelieu
Bibliographic record
Abstract
L'étude de cas du CLD de la Vallée-du-Richelieu s'inscrit dans le cadre de la réalisation inter-universitaire d'une recherche sur les CLD du Québec et de leurs rapports avec d'autres organismes et leurs contributions aux MRC. Plus particulièrement, cette étude dresse le portrait d'un CLD implanté à proximité de Montréal, dans une MRC en forte croissance démographique dont la moyenne d'âge de la population est la plus jeune du Québec. Avec une forte concentration de professionnels, la Vallée-du-Richelieu est au deuxième rang des MRC quant au revenu personnel par habitant. En comparaison avec d'autres MRC, il n'y a pas beaucoup de groupes communautaires. De plus, selon le PLACÉE, ceux-ci ont de la difficulté « à obtenir le financement nécessaire à leur fonctionnement et, par conséquent, à offrir des services aux personnes les plus défavorisées. » À cause de cette fragilité du milieu communautaire, le malaise du CLD face au volet économie sociale de la mission du CLD devient préoccupant. Créé en 1998 et perçu au départ comme le résultat d'une initiative du gouvernement du Québec, le CLD apparaît aujourd'hui dans son milieu comme un élément dynamique et rassembleur.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 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".