Le developpement economique communautaire et l’economie sociale en Ontario : emergence, evolution et defis
Bibliographic record
Abstract
Le développement économique communautaire et l’économie sociale en Ontario français suscitent peu d’intérêt chez les chercheurs. Pourtant, les organisations que ces pratiques désignent sont bien implantées en Ontario français, et ce, depuis longtemps. Ce texte propose de rendre compte de la présence des pratiques solidaires en Ontario et d’identifier quelques enjeux liés à leur visibilité. Après avoir situé le contexte d’émergence du développement économique communautaire en Ontario et de l’expression de l’économie sociale, nous montrerons, dans les sections qui suivent, que ces pratiques solidaires sont indissociables de la lutte que menaient et mènent les francophones pour sortir de la précarité et résister à la domination politique, matérielle et symbolique qui s’exerçait sur eux. Ces organisations ont pris des formes différentes selon les époques. Nous discuterons, en conclusion, quelques problèmes de visibilité que rencontrent le développement économique communautaire et l’économie sociale. Ce texte rend compte de la présence du développement communautaire et de l’économie sociale en Ontario et identifie quelques enjeux liés à la visibilité de ces nouvelles pratiques solidaires.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".