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Enregistrement W4322577909 · doi:10.54932/jgoa6889

BAROMÈTRE DE LA CONFIANCE DES CONSOMMATEURS QUÉBÉCOIS À L’EGARD DES ALIMENTS -2e édition-

2022· report· fr· W4322577909 sur OpenAlexaboutno aff
Nathalie de Marcellis-Warin, Ingrid Peignier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Politique bioalimentaire du gouvernement du Québec place les attentes des consommateurs et leur santé au cœur des priorités pour les prochaines années. Offrir des produits répondants aux besoins des consommateurs figure parmi les principales orientations définies pour atteindre les ambitions et les cibles de cette politique. Dans ce contexte, le Baromètre de la confiance des consommateurs québécois à l’égard des aliments du CIRANO est un outil important et très utile à la prise de décisions pour les différentes directions du ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ), mais aussi pour l’ensemble des parties prenantes du secteur bioalimentaire. Réalisé sur une base régulière, le Baromètre permet de bien cerner les tendances et de tenir compte de l’évolution du contexte dans lequel les Québécoises et Québécois font des choix en matière d’alimentation. Comme c’était le cas de la première édition en 2019, le Baromètre de 2021 fournit des informations riches, opportunes et inédites sur un ensemble d’enjeux reliés au niveau de confiance des consommateurs à l’égard des aliments. Il permet aussi d’identifier des actions à privilégier pour le gouvernement, incluant des leviers pour augmenter la consommation d’aliments biologiques ou d’aliments du Québec, s’attaquer au gaspillage alimentaire ou encore encourager les pratiques d’affaires responsables comme le bienêtre animal ou le respect de l’environnement. Cette deuxième édition du Baromètre est fondée sur une enquête administrée du 8 au 11 février 2021 auprès d’un échantillon représentatif de 1005 personnes. Le rapport présente des statistiques descriptives très détaillées, mais aussi les résultats d’analyses multivariées et tests statistiques afin de déterminer si les résultats varient significativement en fonction de certaines caractéristiques sociodémographiques des personnes interrogées comme le sexe, l’âge, la région de résidence, le revenu. Les analyses multivariées permettent aussi de déterminer si certains comportements, contextes, aptitudes ou attitudes ont un impact sur diverses variables d’intérêt, toutes choses égales par ailleurs. Quelques faits saillants

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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