L’utilite sociale du milieu associatif du loisir du Conseil quebecois du loisir : une realite meconnue aux incidences majeures
Bibliographic record
Abstract
L'Alliance de recherche universités-communautés en économie sociale (ARUC-ÉS) et le Réseau québécois de recherche partenariale en économie sociale (RQRP-ÉS) sont des organismes partenariaux de recherche financés par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada.Ce consortium de recherche en économie sociale réalise des activités de réflexion, de recherche et de valorisation des connaissances en économie sociale.Ses actions contribuent à la reconnaissance et à l'essor de l'économie sociale comme outil de développement social, culturel, politique et économique du Québec.L'ARUC-ÉS, créée en 2000, est le premier centre de recherche interuniversitaire québécois entièrement consacré à la recherche partenariale.Ses activités portent sur différents secteurs de l'économie sociale : l'habitat communautaire, les services aux personnes, le loisir et le tourisme social, la finance et le développement local et régional.Créé en 2005, le RQRP-ÉS est quant à lui l'un des six centres canadiens voués à la recherche partenariale en économie sociale.Ses activités sont décentralisées dans les huit régions du Québec où l'on trouve une institution universitaire et ses objets de recherche s'articulent autour des particularités de chacune de ces régions.Les deux centres cohabitent sous le même toit, à Montréal.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".