La prise en compte des risques ESG dans les entreprises agroalimentaires québécoises
Notice bibliographique
Résumé
Malgré l’importance stratégique et économique du secteur agroalimentaire, les enjeux environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) spécifiques à ce secteur sont encore relativement peu étudiés. Les définitions sont souvent assez générales et la pertinence de risques ESG est perçue de façon plutôt élastique. La diversité des risques et les imbrications inhérentes à l’agroalimentaire sont peu renseignées et donc mal saisies par les parties prenantes. Pourtant, à lui seul, ce secteur est responsable de 10 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) du Québec. À cela s’ajoutent les enjeux de gaspillage alimentaire, d’habitudes de consommation, de gestion des déchets, ou encore des conditions de travail et de respect des normes. Cela représente autant de risques financiers et réputationnels potentiellement lourds pour les entreprises. Dans cette étude, les auteurs examinent les enjeux associés aux risques ESG du secteur agroalimentaire et mettent de l’avant des éléments qui permettraient d’améliorer le suivi de la performance ESG des entreprises et ainsi d’atténuer les risques. Les auteurs brossent un portrait des enjeux et des pratiques dans ce domaine afin de mieux comprendre les motivations pour la mise en place de ces pratiques, les enjeux saillants dans le secteur agroalimentaire et les principales initiatives adoptées par les entreprises.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».