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Enregistrement W7011095763

La vigne au Québec : son essor géographique de 1961 à 2021

2024· other· fr· W7011095763 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2024
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViticultureWestern europeContext (archaeology)Calais
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La place que prend la viticulture dans le paysage et l’économie du Québec est récente. Avant les années 1960, il n’y avait que des bribes éparses. Mais depuis 2000, la vigne s’est installée avec plus de vigueur. Le raisin québécois a commencé à garnir les tables et le vin à remplir les verres. Dans la présente étude, les géographes analysent la répartition spatiale des exploitations agricoles et leurs superficies sur les 60 dernières années. Ils mettent en parallèle deux notions cruciales : changement et spatialité. Ils effectuent notamment une analyse centrographique éclairante montrant la progression et l’empreinte spatiale de la vigne jusqu’en 2021 où l’on ne comptait pas moins de 300 exploitations et près de 1 000 hectares en culture. Les auteurs s’appuient sur les données du Recensement de l’agriculture du Canada pour effectuer une analyse à deux échelles : les divisions de recensement (en gros les MRC) et les subdivisions de recensement (en gros les municipalités et les villes). Il s’ensuit particulièrement cinq évidences : une augmentation du nombre d’exploitations et des superficies, une concentration et une consolidation dans les espaces en production, une diffusion spatiale élargie, un impact social diversifié et surtout, de bons contrastes spatiaux. L’étude s’adresse aux personnes qui s’intéressent à la vigne, au raisin, à sa production, à sa consommation ainsi qu’à sa transformation en vin, en alcool, en jus, en gelée, etc. Ces personnes peuvent être de simples individus, des dilettantes, des producteurs agricoles et de futurs viticulteurs, des industriels, des agents de développement territorial ainsi que tous les amateurs de bonnes choses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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