L’impact de l’offre culturelle sur la rétention des jeunes adultes qualifiés dans les régions éloignées au Québec : le cas de la ville de Sept-Îles
Bibliographic record
Abstract
Considérant que la ville de Sept-Îles, située dans la région administrative de la Côte-Nord au Québec, connait un déclin démographique, particulièrement parmi les jeunes adultes qualifiés, ce mémoire s’intéresse au rôle que peut jouer l’offre culturelle dans la rétention de cette tranche de la population. Il s’agit ainsi d’examiner comment l’offre culturelle de Sept-Îles peut contribuer à la rétention de ces jeunes, notamment en tentant de mieux saisir les intérêts et besoins de ceux-ci. Il est également question d’explorer comment cette offre pourrait être améliorée tout en restant accessible à l’ensemble de la population septilienne. La méthodologie adoptée repose sur une analyse qualitative des témoignages recueillis auprès de deux catégories de participants : les jeunes adultes et les acteurs du milieu culturel de Sept-Îles. Les résultats de la recherche montrent que si l’offre culturelle ne constitue pas le motif premier d’un éventuel départ des jeunes qualifiés, il apparait tout de même que ceux-ci accordent une importance significative à la culture. L’offre culturelle actuelle, qui, selon les participants, est dominée par la musique country et l’humour, ne réussit cependant pas à répondre pleinement aux attentes de ces jeunes, qui préfèrent les pratiques culturelles dites plus « légitimes » et plus diversifiées. Les acteurs du milieu culturel évoquent toutefois des difficultés à atteindre un large public lorsqu’il est question d’une offre culturelle plus « nichée ». Les participants suggèrent ainsi de créer des lieux culturels alternatifs, qui pourraient selon eux introduire une nouvelle variété d’offres et dynamiser la scène culturelle locale en offrant notamment une visibilité aux artistes émergents de la région. Enfin, ils soulignent que le soutien des institutions telles que les autorités municipales est crucial pour la continuité et l’amélioration des initiatives culturelles. Ce mémoire constitue une première analyse exploratoire du rôle que joue la culture dans la rétention des jeunes adultes qualifiés en région.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".