SANS LAISSER DE TRACES : LES CONSÉQUENCES DE LA MAUVAISE RÉGLEMENTATION DES PRODUITS DE LA MER AU CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Les produits de la mer sont l’un des produits alimentaires les plus commercialisés au monde, avec des chaînes d’approvisionnement particulièrement longues et complexes. Au Canada, le manque de transparence dans cet approvisionnement masque des coûts cachés : pour l’économie, nos pêches, la santé des océans et les droits de l’homme à travers le monde. Sans mesures de traçabilité adéquates, le Canada contribue en toute connaissance de cause à un réseau mondial de pêche illégale, non déclarée et non réglementée (INN) et des pratiques commerciales illicites, qui impliquent de l’argent, des biens ou de la valeur provenant d’activités illégales et généralement non éthiques. L’opacité des chaînes d’approvisionnement nous coûte cher : le Canada perd jusqu’à 93,8 millions de dollars† en revenus fiscaux chaque année en raison du commerce illicite des produits de la mer, et les Canadiens dépensent jusqu’à 160 millions annuellement pour des produits de la mer issus de pêche INN. Ces pratiques affaiblissent la durabilité des pêches et trompent les consommateurs tout comme les pêcheurs canadiens honnêtes. À l’heure actuelle, le poisson et les produits de la mer capturés par des individus victimes de trafic et d’esclavage moderne peuvent se retrouver dans les supermarchés canadiens, simplement parce que des mesures de protection n’ont pas été mises en place pour les en empêcher. La vente de ces produits rend le Canada complice des violations des droits de l’homme à travers le monde, et alimente le marché du poisson pêché illégalement.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».