NousRire : étude de cas d’une entreprise québécoise repensant la marque responsable traditionnelle
Bibliographic record
Abstract
Fondée en 2015, NousRire est une petite entreprise à but lucratif québécoise qui a pour mission de « rendre accessibles des aliments biologiques non périssables d’excellente qualité, tout en permettant de faire des économies et en créant un impact positif sur la Terre et sur ses habitants »1. L’entreprise offre aux clients de passer leurs commandes en ligne et de venir les récupérer dans des lieux de cueillette précis durant des périodes appelées « journées d’emballage ». Ces aliments sont disponibles en vrac pour minimiser la production de déchets. Plus de 500 bénévoles oeuvrent durant ces périodes afin de distribuer la nourriture dans les contenants des clients, qui emballent eux-mêmes leur commande. NousRire est constituée de 18 « cellules » autogérées ancrées dans diverses régions du Québec, dont l’Estrie, l’Abitibi, les Laurentides et la région de Montréal. L’entreprise fonctionne grâce à l’implication de 2000 bénévoles et d’environ 20 employés.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".