Produits alimentaires locaux. Les motivations d’achat en fonction des circuits de distribution
Bibliographic record
Abstract
Alors que les produits locaux peuvent être achetés dans divers circuits de distribution (circuit direct, circuit indirect et circuit conventionnel) la plupart des recherches et des études les associent presque exclusivement aux circuits directs. L’objectif de cette recherche, menée auprès de 731 consommateurs québécois, est de distinguer les motivations d’achat de produits locaux dans ces différents circuits de distribution. Nous démontrons que les motivations des consommateurs ne sont pas identiques dans les trois circuits de distribution de produits alimentaires locaux étudiés. Le circuit conventionnel bénéficie d’une motivation fonctionnelle supérieure à celle du circuit direct d’une part, et d’une motivation économique supérieure à celle du circuit indirect d’autre part. Nos résultats suggèrent également que le choix du canal de distribution n’a aucun effet sur la perception de la qualité des produits locaux par les consommateurs. Cette recherche offre aux marketeurs et aux différents acteurs locaux, tels que les producteurs et les pouvoirs publics, des éléments pour soutenir et accroître les ventes des produits locaux.
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 | 0.001 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".