Perceptions de communautés québécoises à l’égard des ressources comestibles du fleuve Saint-Laurent
Notice bibliographique
Résumé
Contexte: Le Saint-Laurent abrite une grande diversité de ressources comestibles, mais elles sont largement méconnues. De nos jours, les Québécois consomment principalement des produits marins importés, alors que les quelques espèces pêchées commercialement au Québec sont majoritairement exportées. Pourtant, il est raisonnable de penser que les habitants des communautés longeant le Saint-Laurent ont une relation de proximité aux ressources comestibles du fleuve et une vision de leur valorisation qui mérite d’être entendues. Manger notre Saint-Laurent est un projet de recherche-action multidisciplinaire visant la valorisation des ressources comestibles issues du Saint-Laurent. Objectifs: (1) Analyse critique de la démarche participative utilisée au sein de quatre communautés québécoises dans le cadre du projet Manger notre Saint-Laurent et (2) Analyse des résultats générés. Méthodologie: Quatre communautés ont été identifiées comme acteurs du projet : Cap-Chat, Sainte-Thérèse-de-Gaspé, les Îles de la Madeleine et la Première Nation Wolastoqiyik Wahsipekuk (Malécites de Viger). Un groupe de 10 à 14 participants a été recruté pour chaque communauté. La technique du groupe nominal (TGN) a été utilisée, et une analyse qualitative des transcriptions a été effectuée. Résultats: Les stratégies gagnantes portant sur l’augmentation de l’offre sont l’augmentation de la disponibilité locale sous forme de circuits courts et la promotion de la pêche de subsistance. Les stratégies gagnantes portant sur l’augmentation de la demande sont la découverte par la dégustation, la valorisation de la culture historique des pêches et le marketing éducatif des produits. Certaines espèces émergentes (oursin, algues, phoque) intéressaient particulièrement les participants. Les publics à cibler les plus populaires étaient les jeunes, ainsi que la communauté dans son ensemble. L’analyse qualitative a permis de révéler entre autres la forte identité culturelle de chaque région en lien avec la pêche. De plus, une analyse critique de la TGN révèle entre autres l’importance du recrutement des participants, de l’expérience du facilitateur et la pertinence d’une analyse qualitative pour approfondir les propos. Conclusion: L’échantillon de la population côtière du Saint-Laurent fait consensus que plusieurs ressources comestibles issues du Saint-Laurent gagnent à être plus disponibles et mieux valorisées, et que la communauté entière et particulièrement les jeunes sont à cibler. Cette étude est le premier pas d’un projet de recherche qui permettra qu’en tant que Québécois, nous pourrons Manger notre Saint-Laurent.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».