Le Programme d’Acquisition d’Aliments (PAA) au Brésil : l’agriculture locale et familiale au cœur de l’action publique en vue de la sécurité alimentaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une analyse de la mise en place du Programme d’acquisition d’aliments (PAA) dans les assentamentos ruraux au Brésil. En tant que dispositif de politique publique intégrant l’appui à la commercialisation des produits de l’agriculture familiale et l’aide alimentaire des personnes en difficulté, le PAA représente une innovation considérable en vue de la sécurité alimentaire, en favorisant notamment la constitution de circuits courts de proximité. Notre étude se concentre sur deux régions dans l’état de São Paulo : d’une part, l'assentamento périurbain Milton Santos qui se situe dans la périphérie de la deuxième plus grande région métropolitaine de cet état, autour de Campinas et, d’autre part, les assentamentos Antônio Conselheiro et Margarida Alves qui se situent à Mirante do Paranapanema dans la région du Pontal do Paranapanema à l’ouest de l’état, loin des grands centres urbains. Pour ces trois assentamentos, nous avons examiné les changements des logiques productives et alimentaires des familles assentadas, ainsi que les effets du programme sur les bénéficiaires de la distribution des aliments.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".