Soutenir la sécurité alimentaire dans le Grand Nord : projets communautaires d’agriculture sous serre au Nunavik et au Nunavut
Bibliographic record
Abstract
Face aux grands défis de la sécurité alimentaire dans les villages du Nunavik et du Nunavut, le développement d’une agriculture nordique est envisagé comme une solution innovante. Visant la santé et le bien-être des communautés inuit, l’implantation d’une serre communautaire permet d’accroître l’offre en produits frais locaux et d’améliorer la qualité de l’alimentation, dans une démarche durable tenant compte de la dimension culturelle de la sécurité alimentaire. Cet article décrit les projets de serres communautaires de Kuujjuaq (Nunavik) et d’Iqaluit (Nunavut), ainsi que l’actuelle étude de faisabilité d’un projet de serre communautaire à Kangiqsujuaq (Nunavik). Nous présentons d’abord notre méthodologie qui repose sur les principes de la recherche participative basée dans la communauté. Nous nous penchons ensuite sur les principaux axes du projet de recherche : la contribution d’un projet de serre à la sécurité et à la souveraineté alimentaires et les défis techniques et organisationnels à relever pour l’optimisation d’une serre en contexte nordique. La démarche employée dans ce projet interdisciplinaire permet de construire, avec la communauté, un système d’approvisionnement local et durable et de comprendre la contribution d’un projet horticole à l’amélioration de la qualité de vie et de la santé des habitants.
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 | 0.015 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".