Analyse des disparités socio-économiques dans l’accessibilité aux commerces alimentaires : cas de la ville de Sherbrooke
Notice bibliographique
Résumé
Notre mode de vie est aujourd’hui bien souvent déconnecté du système de production des aliments et change notre rapport à l’alimentation. Le développement des villes et l’étalement urbain contribuent également à l’éloignement des différents services et favorisent une distribution morcelée de l’offre alimentaire à travers le territoire. Les distances à parcourir pour atteindre le commerce alimentaire le plus proche sont plus grandes. L’éloignement des commerces de première nécessité, tel que l’alimentation, fait en sorte que l’utilisation de la voiture est encouragée sur une base quotidienne. Les habitudes de consommation alimentaire sont modelées par divers facteurs environnementaux, notamment la disponibilité des aliments et la proximité géographique des commerces. L’organisation urbaine et le cadre bâti ont une influence importante sur les choix alimentaires. Lorsque le quartier est desservi uniquement par des dépanneurs ou que le supermarché le plus proche est à une grande distance, ceci contribue à l’édification de déserts alimentaires. Le problème est encore plus important lorsque les individus présents dans ces déserts sont défavorisés sur le plan matériel et social et qu’ils n’ont pas les moyens de se déplacer vers les lieux où la distribution alimentaire est de meilleure qualité. Plusieurs études au Québec traitent de l’accessibilité alimentaire, soit en fonction de la distance, de la densité ou de la diversité des commerces. D’autres se concentrent sur certaines caractéristiques socio-économiques, telles que le revenu, l’âge ou le niveau d’éducation, de manière à identifier les groupes d’individus à risque de développer de mauvaises habitudes alimentaires. Toutefois, la majorité des études sur le sujet se concentrent dans les villes de Montréal et de Québec. On retrouve ainsi une grande variété d’analyse dans ces villes et un portrait plus sommaire pour les régions extérieures. C’est dans cette optique qu’il est pertinent d’étudier l’accessibilité alimentaire ailleurs au Québec, dans le but de fournir une diversité d’approche et un portrait plus approfondi. Ceci vise à agrandir notre compréhension de la répartition alimentaire au Québec et ainsi identifier des solutions appropriées à la réalité des différentes villes.
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».