Évaluation d'impact environnemental de la production des poules pondeuses au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, l'activité de production avicole (des œufs de consommation) a connu une augmentation constante au cours des dernières décennies, ce qui a favorisé la santé des entreprises de cette industrie. Cependant, ces fermes n'ont pas introduit pour autant toutes les mesures avant-gardistes pour assurer le bien-être animal et la qualité de l'environnement. Il a fallu une pression du public pour qu'elle recherche des alternatives de gestion pour contrôler les déchets produits par les élevages de poules pondeuses et leurs impacts, dont les odeurs, sont parmi les plus pernicieux. L'évaluation d'impact environnemental et social est reconnue comme un instrument très utile pour analyser le bien-être animal et des communautés ainsi que l'environnement à proximité des installations avicoles. Cependant, pour réussir la transformation des pratiques que ses constats amènent, il est important d'avoir un portrait de la production d'œufs, d'en comprendre la valeur marchande pour le Québec, autant pour la quantité des emplois qu'elle génère que des retombées de sa chaîne de production. Ce mémoire évalue les différents types d'impacts que génère l'activité avicole, tout en observant spécifiquement comment elle affecte la qualité de l'air des êtres humains, et celle des plantes et des animaux. C'est en s'appuyant sur les principes du développement durable que nous avons réalisé une étude concernant la gestion des déchets, en tenant compte des systèmes de production, du bien-être des animaux et des différentes méthodes de gestion des déjections de la production de poules pondeuses. Bien qu'elle nous offre un bien (des œufs), cette industrie est aussi l'objet de mauvaises pratiques qui doivent être améliorées. Le mémoire s'attarde principalement à la pollution olfactive, invisible, car elle est dans l'environnement sous forme de gaz que nous ne pouvons voir, mais qui provoquent des désagréments tels que des irritations des muqueuses et de la gorge, des maux de tête, du stress, une perte de mémoire, etc. (Nimmermark, 2004). Enfin, il analyse les alternatives disponibles pour améliorer les problèmes plus complexes sur la santé des êtres humains et des animaux, et pouvant même conduire par ailleurs, à une diminution des recettes de la production. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Production d'œufs, ammoniac, impact environnemental et social, nuisance olfactive, gestion des déchets d'élevage.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".