Judiciarisation des conflits dans la mise en marché collective des produits agricoles au Québec
Notice bibliographique
Résumé
À titre de régulateur économique, la Régie des marchés agricoles et alimentaires du Québec (RMAAQ) tranche les litiges contractuels entre organisations de producteurs et acheteurs qui découlent du cadre réglementaire et conventionnel applicable. Depuis quelques années, plusieurs indices portent à croire qu’un phénomène de judiciarisation de la résolution des conflits s’est développé, se répercutant notamment sur l'efficacité du processus de la RMAAQ et la performance globale du système. Qu’en est-il ? Quels facteurs contribuent à alimenter ce phénomène s’il existe réellement ? Dans une logique exploratoire, nous répondons à ces questions en documentant les composantes du processus et leur évolution depuis une quinzaine d’années, au travers l’analyse de 17 entretiens conduits auprès des offices, des acheteurs accrédités et d’avocats actifs dans ce domaine réglementé. Ce que nous retenons est que la judiciarisation des litiges n’est pas tant quantitative, mais plutôt qualitative. Les résultats montrent une judiciarisation accrue des litiges due à la complexité des enjeux économiques, à la dynamique et les rapports entre les intermédiaires devant la RMAAQ et à la faiblesse des modes alternatifs. De plus, un cycle de contrôle judiciaire des décisions de la RMAAQ, dans la décennie 2000-2010, semble avoir été déterminant. Depuis, une culture juridique s’est réellement institutionnalisée dans le processus résolution des conflits et la RMAAQ tente de la prendre en charge. L’article contribue à décrire un phénomène aux conséquences potentiellement nuisibles aux coûts de fonctionnement de la mise en marché collective et à explorer une importante institution du secteur agroalimentaire québécois encore peu analysée.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».