Les antécédents de la confiance dans la coopération amapienne1
Bibliographic record
Abstract
Basée sur une méthodologie qualitative, notre recherche a pour principal objectif d’analyser les mécanismes de construction et de maintien de la confiance dans la coopération conclue entre un entrepreneur agricole et un collectif de consommateurs membres d’une association pour le maintien de l’agriculture paysanne (AMAP). De façon plus précise, notre question de recherche porte sur les rôles respectifs de la confiance relationnelle et de la confiance institutionnelle dans l’émergence et la stabilité dans le temps de la coopération amapienne. Nos résultats nous permettent de conclure que l’établissement de la confiance relationnelle procède non seulement d’échanges en face à face, mais également d’échanges virtuels avec l’entrepreneur agricole. Quant à l’établissement de la confiance institutionnelle, celle-ci est générée par la signature d’un contrat, l’existence d’un label bio ou bien encore la référence à une charte nationale. Notre étude a également confirmé le caractère fragile de la coopération amapienne évoqué dans la littérature et lié à la diversité de motivations et d’engagements des consommateurs et à la concurrence d’autres formes de distribution agricole.
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 | 0.011 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".