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Enregistrement W2622036383 · doi:10.15353/cfs-rcea.v4i1.190

Mise en marché et certification de l’anguille argentée et de l’esturgeon noir de l’estuaire du St-Laurent: des « vendredis maigres » aux produits fins

2017· article· fr· W2622036383 sur OpenAlexaffvenue
Sabrina Doyon

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les contours et les apports des programmes de certification ont été largement étudié dans le secteur agricole, mais demeurent à être étudiés plus en profondeur dans le secteur des pêcheries. Plus particulièrement, l’indication géographique protégée (IGP) est une certification encore peu appliquée aux produits de la pêche. Le présent article documente les efforts d’établissement de ce type de mise en marché émergent et alternatif avec une IGP pour l’anguille argentée et l’esturgeon noir de l’estuaire du St-Laurent. Plus particulièrement, cet article cherche à comprendre le processus qui conduit à entamer des démarches de certification et interroge les avantages d’une IGP et les enjeux auxquels font face ses promoteurs. L’IGP évite-t-elle les écueils propres aux autres types de certification halieutique? L’IGP permet-elle de développer une alternative à la commercialisation conventionnelle et ses problématiques? Peut-elle contribuer à la structuration d’un réseau alimentaire alternatif? Se basant sur une approche d’écologie politique, cet article veut nourrir les réflexions que suscitent ces outils de certification à la lumière d’un nouveau cas et propose que l’examen historique, social, politique et économique des pêches, de leur gestion, de leurs efforts de conservation et de leur commercialisation est nécessaire à la compréhension des enjeux propres aux démarches de certification et de mise en marché alternative et à leur mise en œuvre.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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