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Enregistrement W7132059090

Degrés de proximité, niveaux de connaissance et perceptions de l’agriculture locale par les habitantes et les habitants de la MRC de Maria-Chapdelaine (Québec, Canada)

2025· other· fr· W7132059090 sur OpenAlexaboutno aff
Flora Narac

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationResearch methodologyContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire étudie le lien entre la population et l’agriculture au sein de la MRC de Maria-Chapdelaine, située dans la région administrative du Saguenay-Lac-Saint-Jean. Plus précisément, nous nous intéressons à la proximité physique et sociale de la population avec la filière agricole locale, à leur niveau de connaissance sur celle-ci et à leurs perceptions, à la fois du métier d’agriculteur et des activités agricoles. Nous avons mené une recherche qualitative descriptive avec une approche phénoménologique, afin d’accéder aux expériences et aux vécus des personnes habitant le territoire. Cela incluait 15 entrevues individuelles semi-dirigées menées auprès de résidents et résidentes de la MRC. Le concept de système alimentaire territorialisé et la théorie de la multifonctionnalité de l’agriculture, telle que présentée par Wilson (2007), ont orienté les modalités de réalisation de l’étude et d’interprétation des données. Ainsi, nos résultats laissent penser que, malgré la proximité physique avec les activités agricoles permise par le cadre offert par une MRC rurale et éloignée, la proximité sociale est plutôt faible, du moins elle se serait considérablement affaiblie lors des dernières décennies. Plusieurs éléments limitent les occasions de rencontre entre les personnes participant à l’étude et le milieu agricole. La diminution du nombre d’agriculteurs et d’agricultrices, le rythme de vie des personnes participantes et agricultrices et la moindre qualité et quantité des occasions proposées sur le territoire sont les principaux éléments. Nos résultats indiquent que le niveau de connaissance des habitants et des habitantes aurait diminué en raison d’une faible exposition aux processus de production, un manque de curiosité intellectuelle et un faible taux de littéracie qui caractérise les MRC les plus éloignées et les milieux agricoles. Le bouche-à-oreille semblerait être le moyen d’information le plus efficace, mais il serait réservé à une minorité de personnes, dans le contexte d’une diminution de la proximité sociale. Ensuite, les personnes participantes font clairement un lien entre la proximité (physique et sociale), le niveau de connaissance et les perceptions du métier et des activités agricoles. Ces trois éléments interagissent souvent de façon positive, mais aussi quelquefois de façon négative. En effet, la proximité physique est à l’origine d’enjeux liés à la conciliation des activités sur le territoire. La proximité sociale et l’augmentation du niveau de connaissance permettent aux personnes participantes de constater la difficulté du métier d’agriculteur ou d’agricultrice. Selon les participants et les participantes, ce constat est à l’origine du désintérêt des jeunes pour les métiers proposés par la filière agricole. Comme conséquence, plusieurs évoquent la présence d’une main-d’œuvre étrangère temporaire et les enjeux liés. Finalement, les personnes participantes attribuent une importance économique à l’agriculture sur le territoire, mais estiment que la filière a encore des efforts à faire en termes de respect de l’environnement. Certaines fonctions telles que les fonctions sociale, culturelle et l’occupation du territoire seraient à renforcer. Ainsi, nos résultats montrent que de nombreux défis doivent être relevés pour rapprocher la population de l’agriculture locale, ce qui est indispensable pour l’élaboration de politiques publiques cohérentes et ainsi la durabilité de la filière agricole et la vitalité des milieux ruraux.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2025
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