Rapport 7 - Le vieillissement de la population en milieu rural québécois : rapport-synthèse portant sur les connaissances, l'évolution du processus et l'enseignement des initiatives novatrices
Bibliographic record
Abstract
Comment est-il encore possible d’assurer aux milieux ruraux des services de proximité (santé, éducation, loisirs, service de garde, services privés, etc.) équitables ? La concentration des services et des infrastructures dans la ville centre est-elle nuisible pour les milieux ruraux ou, au contraire, ces derniers bénéficient-ils de leur rayonnement? Existe-t-il des solutions innovantes mises de l’avant dans divers pays, évaluées ou non, pour développer des services de proximité dans les milieux ruraux? Trois rapports découlent du volet portant sur le vieillissement de la population rurale. Comme son titre l’indique, le présent rapport propose une synthèse portant sur les connaissances, l’évolution du processus et les enseignements des initiatives novatrices qui émergent de l’étranger, la description de ces dernières ayant fait l’objet du sixième\nessai.. Rappelons que ce dernier examinait également les conditions de transférabilité de ces diverses expériences au contexte québécois. Ces recherches permettront d’identifier des pistes d’actions quant à des modulations possibles tant d’un point de vue territorial que de celui des populations à desservir. Elles pourront également servir d’outils en ce qui a trait à l’élaboration de politiques et/ou de programmes gouvernementaux.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".