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Enregistrement W4383746751 · doi:10.15353/cfs-rcea.v10i2.606

Cohérence des interventions gouvernementales pour prévenir l’insécurité alimentaire des ménages :

2023· article· fr· W4383746751 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Ève Gaboury-Bonhomme, Laurence Bastien, Étienne Yusufu Kachaka, Laurence Godin, Laure Saulais, Ibrahima Bocoum

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, l’insécurité alimentaire est un enjeu de santé publique. Malgré le soutien de plusieurs ministères aux organisations communautaires et privées qui luttent contre l’insécurité alimentaire, elle perdure et s’est aggravée avec la pandémie de COVID-19. Cet article analyse la cohérence des politiques et interventions gouvernementales de lutte contre l’insécurité alimentaire au Québec et interroge leur capacité à la prévenir. Un cadre théorique basé sur les déterminants de la sécurité alimentaire et sur le concept de cohérence des politiques publiques est mobilisé. La plupart des interventions de lutte contre l’insécurité alimentaire en 2021 étaient réparties dans trois politiques gouvernementales, le Plan d’action gouvernemental pour l’inclusion économique et la participation sociale 2017-2023; la Politique gouvernementale de prévention en santé 2017-2021 et la Politique bioalimentaire 2018-2023, auxquelles s’ajoutent d’autres interventions provinciales et fédérales. En revanche, aucune stratégie d’ensemble officielle ne vise directement la lutte contre l’insécurité alimentaire, ce qui permettrait de coordonner les interventions gouvernementales et de la société civile (milieux communautaires et privés) et de créer des ponts entre les politiques sociales, de santé publique et bioalimentaires. La mise en place d’une telle stratégie permettrait de mieux agir sur l’ensemble des déterminants (individuels ou collectifs) et de mieux prévenir l’insécurité alimentaire. Cela faciliterait le développement de parcours intégrant plusieurs types d’interventions, adaptés aux différentes populations vulnérables. Une vision commune, des cibles à atteindre ainsi que des mécanismes de suivi et d’évaluation des effets réels des interventions, individuels et croisés, pourraient être mis en place, en collaboration avec les acteurs concernés.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,127 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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