Rapport 6 - L'atténuation du vieillissement démographique en milieu rural : un inventaires des expériences étrangères et québécoises
Bibliographic record
Abstract
Les prévisions démographiques nous démontrent\nun important vieillissement de la population. Quel sera le profil socio-économique de cette population en milieu rural au Québec? Quel est l’impact de ce vieillissement\npour les milieux ruraux aux niveaux de l’organisation familiale, de la demande de services, de la pénurie de main-d’oeuvre et de la relève dans les structures municipales et les organismes de développement? À la lumière des mesures mises en place par certains pays européens qui vivent depuis un certain temps déjà le vieillissement de leur population, comment peut-on s’en inspirer pour faire face à cette situation au Québec?\nTrois rapports découlent du volet portant sur le vieillissement de la population rurale. Celui-ci décrit les mesures mises en place dans le but d’atténuer les effets liés à cette problématique. 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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".