Drinking Blue: Uncovering the Environmental Impacts of Quebec’s Local Wine Industry
Notice bibliographique
Résumé
"Quebec’s nascent local wine industry is growing at an increasingly rapid pace. Among the reasons that account for its popularity, Quebec local wine is commonly presented as an environmentally friendly alternative to market dominant non-local wines. Previous studies, however, have debated the environmental benefits of local production. Within the local food literature, skeptics have argued that the inefficiencies of local food production offset the environmental benefits of proximity. Within the wine industry literature, quantitative studies have shown production and distribution inefficiencies can significantly increase carbon emissions. These questions are of particular concern to urban and regional planners, as a shift towards local food production would lead to considerable changes in urban and rural land uses. Using a qualitative analysis of stakeholders in Quebec’s local wine industry, this study compares stakeholder knowledge with relevant studies on local food and local wine. My findings indicate that Quebec local wine industry stakeholders are biased towards the positive in their views on the environmental impacts of local wine. They also demonstrate that the expansion of local wine in Quebec is linked to the exurbanization of the province’s wine regions. I conclude that, contrary to existing beliefs, local wine production in Quebec is more environmentally damaging than non-local wine production, due to specific distribution and production inefficiencies in the province, as well as links to exurbanization "@eng
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,005 | 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 ».