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Enregistrement W7071798289

Utilisation des pesticides en agriculture au Québec : désengagement de l'État et influence des acteurs agroindustriels

2024· other· fr· W7071798289 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésEnvironmental policyAgricultureAgricultural developmentCommission
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis les années 1990, plusieurs crises au sujet des pesticides ont secoué le secteagricole québécois. Malgré ces scandales et la mobilisation de plusieurs groupes écologistes et citoyens, aucun changement politique majeur ne semble prendre forme autour des questions agroenvironnementales. Alors que des recherches issues de la science politique permettent d’expliquer ce statu quo par la puissance des groupes d’intérêts agroindustriels, ce projet de recherche propose d’aller au-delà de cette hypothèse. Positionnant l’État au centre de ces travaux, cette analyse examine comment le désengagement de l’État a favorisé la puissance des groupes privés. Cette recherche s’appuie sur des entretiens réalisés avec des acteurs de première ligne ainsi qu’une analyse des mémoires déposés à la Commission de l'agriculture, des pêcheries, de l'énergie et des ressources naturelles lors de ses travaux sur l’utilisation des pesticides au Québec. Ce mémoire vise à mettre en lumière les effets du désengagement étatique dans le secteur de l’agriculture et de l’agroenvironnement. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Agroenvironnement, État, Groupes d’intérêts, Interventionnisme, Pesticides, Politiques agricoles

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
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'étudeQualitatif
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'admission2
Résumé présentoui

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