Les cueillettes commerciales au Québec : capter la diversité socio-environnementale
Bibliographic record
Abstract
La cueillette commerciale d’espèces sauvages est une activité dont la popularité est en croissance au Québec. Si les produits cueillis sont de mieux en mieux connus, on ne peut en dire autant de l’activité elle-même et des cueilleurs. Qui sont-ils ? Comment accèdent-ils aux ressources ? Quels défis rencontrent-ils ? Cet article aborde ces questions par le truchement de la diversité des pratiques déployées. Les notions « d’accumulation par captation » et « d’espaces péricapitalistes », permettant d’explorer les différentes configurations socio-environnementales et économiques des activités de cueillette, guident l’exploration. Pour ce faire, l’article brossera un portrait du développement des activités de cueillette au Québec et présentera des caractéristiques des cueilleurs, de leurs savoirs, de leurs pratiques, des territoires qu’ils explorent et de l’organisation de leur travail.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".