La durabilité, la traçabilité et la pérennité du secteur agroalimentaire québécois passent par l’accélération de la numérisation
Notice bibliographique
Résumé
avec la collaboration de Christophe Mondin Pour favoriser l’achat et la production locale et pour renforcer les chaînes d’approvisionnements tout en accélérant le virage écologique du secteur agroalimentaire du Québec, il faut impérativement numériser ce secteur. Car seule la numérisation de la production, de la transformation et de la distribution des aliments générera les données nécessaires à l’atteinte de ces objectifs. La numérisation permettra également de « retracer » les aliments que nous produisons et ainsi de valider leur qualité et leur provenance, des exigences devenues incontournables tant sur les marchés domestiques qu’internationaux. Grâce à ces données sur l’écosystème agroalimentaire québécois nous pourrons rendre nos chaînes d’approvisionnements plus résilientes et mesurer, et ultimement réduire, l’empreinte écologique des filières agroalimentaires. Pour que la numérisation de ces filières soit une véritable priorité, il faudra, au préalable, réunir certaines conditions : doter toutes les régions agricoles de connections à internet haute vitesse, établir un état des lieux pour chaque filière, créer rapidement un centre de vigie pour profiter des expériences étrangères et mobiliser, pour plusieurs années, une équipe dédiée à la réalisation de ce projet. Des conditions exigeantes certes, mais ô combien structurantes pour l’économie québécoise.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».