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Record W2622036383 · doi:10.15353/cfs-rcea.v4i1.190

Mise en marché et certification de l’anguille argentée et de l’esturgeon noir de l’estuaire du St-Laurent: des « vendredis maigres » aux produits fins

2017· article· fr· W2622036383 on OpenAlexaffvenue
Sabrina Doyon

Bibliographic record

VenueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les contours et les apports des programmes de certification ont été largement étudié dans le secteur agricole, mais demeurent à être étudiés plus en profondeur dans le secteur des pêcheries. Plus particulièrement, l’indication géographique protégée (IGP) est une certification encore peu appliquée aux produits de la pêche. Le présent article documente les efforts d’établissement de ce type de mise en marché émergent et alternatif avec une IGP pour l’anguille argentée et l’esturgeon noir de l’estuaire du St-Laurent. Plus particulièrement, cet article cherche à comprendre le processus qui conduit à entamer des démarches de certification et interroge les avantages d’une IGP et les enjeux auxquels font face ses promoteurs. L’IGP évite-t-elle les écueils propres aux autres types de certification halieutique? L’IGP permet-elle de développer une alternative à la commercialisation conventionnelle et ses problématiques? Peut-elle contribuer à la structuration d’un réseau alimentaire alternatif? Se basant sur une approche d’écologie politique, cet article veut nourrir les réflexions que suscitent ces outils de certification à la lumière d’un nouveau cas et propose que l’examen historique, social, politique et économique des pêches, de leur gestion, de leurs efforts de conservation et de leur commercialisation est nécessaire à la compréhension des enjeux propres aux démarches de certification et de mise en marché alternative et à leur mise en œuvre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.613
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2017
Admission routes2
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