Entre innovation économique et cohésion sociale : les coopératives forestières et le développement des régions périphériques du Québec
Bibliographic record
Abstract
La thèse porte sur la relation entre innovation économique et cohésion sociale au sein des coopératives forestières du Québec, et ce, en vue d'élaborer les bases d'une nouvelle approche en développement régional adaptée aux régions périphériques du Québec. Cette nouvelle approche a aussi pour objectif d'harmoniser les interactions entre les sphères économique et sociale, inévitablement interpellées par tous processus de développement des communautés et de la société. La thèse se divise en trois parties. La première se consacre à l'étude des processus d'innovation économique au sein des coopératives forestières. De cette étude, il appert que la variable qui influence le plus la capacité d'innovation des coopératives forestières est leur aptitude à se mettre en réseau avec les principaux acteurs forestiers du Québec. Cette mise en réseau constitue cette nouvelle approche en développement régional adaptée aux régions périphériques québécoises, et que nous avons nommée la gouvernance forestière. La deuxième partie expose le processus de construction des indicateurs destinés à mesurer les six dimensions de la cohésion sociale du modèle de Paul Bernard (1999). Cet exercice de construction nous a permis d'identifier 19 indicateurs de cohésion sociale, mais aussi d'élaborer un questionnaire destiné à évaluer la cohésion sociale, à l'aide de nos indicateurs, auprès des membres des coopératives forestières étudiées. Cette enquête par questionnaire nous a permis de mesurer quantitativement, à l'aide d'un indice, les différentes dimensions de la cohésion sociale selon le niveau d'innovation des coopératives forestières. La troisième partie de la thèse est dédiée aux analyses statistiques qui nous permettent de savoir quels aspects de la cohésion sociale caractérisent davantage les coopératives forestières selon leur niveau d'innovation, mais surtout, quelles dimensions de la cohésion sociale ont le plus d'impact sur la capacité d'innovation des coopératives forestières. À cet effet, nos résultats montrent que la participation stratégique des membres au sein de leur coopérative est la dimension de la cohésion sociale qui contribue le plus à la capacité d'innovation chez les coopératives forestières. Ce constat nous porte à croire que les coopératives forestières doivent innover pour générer la cohésion sociale, mais qu'elles ont aussi besoin de cohésion sociale pour générer l'innovation économique.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".