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Enregistrement W3149083213 · doi:10.71781/27921

Efficacité organisationnelle d’organismes communautaires en sécurité alimentaire situés en milieux ruraux, semi-urbains et urbains au Québec

2020· dissertation· fr· W3149083213 sur OpenAlexaboutno aff
Raluca Ticala

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte. L’insécurité alimentaire touche près de 11% des ménages au Québec. Les programmes alimentaires communautaires et l’aide alimentaire des banques alimentaires sont les principales interventions pour répondre à ce problème. Ces organismes communautaires en sécurité alimentaire (OCSA) opèrent avec des ressources humaines, financières et matérielles instables et souvent insuffisantes : pour ajuster l’offre à la demande, ils doivent souvent limiter le nombre de ménages desservis, la qualité de provisions ou de l’aide offerte. Considérant ces contraintes, est-ce qu’ils ont des opérations efficaces pour accomplir leur mission? Aucun modèle d’évaluation de l’efficacité organisationnelle (EO) n’existe. Une poignée d’études réalisées en milieu urbain ont analysé les opérations des OCSA, alors qu’une hétérogénéité de façons de faire existe. Objectif. Cette étude exploratoire propose un modèle permettant d'associer les capacités d’OCSA à des mesures d’EO, selon une approche multidimensionnelle. Elle vise aussi à comparer les opérations des OCSA dans quatre régions du Québec. Méthode. Une analyse secondaire des données a été réalisée sur les données d’une enquête téléphonique préliminaire à l’étude longitudinale PARCOURS : demander de l’aide alimentaire, et après?. Entre novembre 2017 et juin 2018, des représentants de 141 OCSA ont répondu à un questionnaire dressant un portrait de leurs opérations. L’échantillon incluait 64 organismes DON (i.e. don d’aliments) et 77 organismes classés DON+ (i.e. don avec des activités de développement des capacités en alimentation), situés en milieu urbain (n=60), semi-urbain (n=43) et rural (n=38). Trois dimensions de l’OE des OCSA, réparties en cinq mesures ont été analysées : le volume de service (ménages desservis annuellement), la qualité des paniers offerts (diversité alimentaire et valeur monétaire) et la qualité de l’aide (fréquence du don et conditions d’accès). Les associations ont été testées pour les capacités suivantes : la présence d’employés, les liens de collaboration avec des entreprises alimentaires, la présence d’usagers sur des comités, la publication en ligne de documents stratégiques, en plus du type de milieu et de programme. Résultats. Les organismes DON+ étaient plus développés que les organismes DON, sans nécessairement desservir plus de ménages. Pour l’ensemble des OCSA, lorsque le nombre de ménages desservis était plus faible, la qualité des paniers offerts était meilleure en ce qui concernait la diversité. La collaboration avec des entreprises alimentaires, la publication en ligne de documents stratégiques, la présence d’employés et le fait d’être situé en milieu rural étaient positivement associés à l’EO. Conclusion. Au-delà du nombre de ménages desservis, d’autres mesures de l’EO doivent être considérées pour évaluer le travail des OCSA. Notre modèle propose quelques pistes pour évaluer l’EO et identifier les meilleures pratiques. Davantage d’études sont nécessaires pour valider le modèle proposé.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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