Ãtude comparative des caractéristiques démogénétiques des populations du Bas-Saguenay, du Haut-Saguenay et du Lac-St-Jean
Bibliographic record
Abstract
La population du Saguenay-Lac-St-Jean a fait l'objet de plusieurs études en génétique des populations. Il a été démontré que quelque 2600 fondateurs arrivés en Nouvelle-France au 17e siècle expliquent 82 % du pool génique de la population régionale contemporaine. Ce mémoire vise à mieux comprendre les origines et la stratification du patrimoine génique saguenayen en étudiant ses sous-régions. Le fichier de population BALSAC a permis de reconstituer les généalogies de 300 individus et d'effectuer diverses analyses démogénétiques. La consanguinité et l'apparentement de même que les valeurs d'occurrence et de recouvrement des ancêtres sont plus élevées au Bas-Saguenay que dans les deux autres sous-régions. On note aussi, au Bas-Saguenay, une plus faible diversité des lieux d'origine des fondateurs mais une diversité patronymique équivalente à celle des autres sous-régions. Alors que le Haut-Saguenay et le Lac-St-Jean présentent plusieurs ressemblances, le Bas-Saguenay se dissocie sur plus d'un plan, y compris un apport plus important de Charlevoix au pool génétique sous-régional. \n
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".