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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".