À la recherche de savoirs perdus? Expérience, innovation et savoirs incorporés chez des agriculteurs biologiques au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les savoirs développés et transmis par des agriculteurs dans des contextes occidentaux modernes font très peu l'objet de recherches en sciences sociales. Or, les agriculteurs et agricultrices biologiques du Québec sont à la base d’une innovation intense et quotidienne source de savoirs locaux sur l’environnement et le vivant tout entier. Ils et elles font revivre des savoirs anciens, développent de nouveaux savoirs à la lumière des connaissances scientifiques, et élaborent leurs propres savoirs incorporés par la pratique, l'expérience, l'observation, et l'essai et l'erreur, savoirs qu'ils partagent ensuite avec d'autres. Cette génération et cet échange de savoirs locaux participent à la création d’un changement social visant un rapport considéré plus éthique et écologique à la nature. Ici, l’autorité épistémologique de la science (l’agronomie en particulier) est contestée en faveur d’une épistémologie éthique et holiste.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".