Les champs de bataille : Histoire et défis de l'agriculture biologique au Québec
Bibliographic record
Abstract
Malgre son succes d'estime, l'agriculture biologique demeure marginale au Quebec. Sa part dans notre panier d'alimentation ne depasse guere 2 % et ne progresse pas significativement depuis 10 ans. Comment expliquer ce phenomene ? Dans Les champs de bataille, Romeo Bouchard reprend son bâton de pelerin pour fustiger les politiques agricoles, le monopole syndical et la mainmise de l'industrie sur l'agroalimentaire qui sont selon lui a l'origine de cette stagnation. Rendant hommage au travail des pionniers d'une agriculture ecologique et de proximite, l'auteur retrace l'evolution de la filiere biologique au Quebec et expose les defis auxquels doivent faire face les agriculteurs alternatifs d'aujourd'hui. Absence de volonte politique et de moyens financiers adequats pour soutenir leurs activites, prix inabordable des terres et contraintes rigides de la Loi sur la protection du territoire et des activites agricoles, imposition de normes sanitaires industrielles et harcelement des inspecteurs du gouvernement, absence d'organisation corporative pour defendre leurs interets, remise en question de l'utilite et de la credibilite de la certification bio : les agriculteurs artisans, abandonnes a leur sort, ne peuvent decidement compter que sur eux-memes. Dans la foulee du rapport Pronovost, l'ex-president de l'Union paysanne insiste sur l'urgence de faire un choix politique en faveur du bio, la seule agriculture de l'avenir pour notre environnement et notre sante. Il est temps de redonner au paysan la place qu'il n'aurait jamais du perdre.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".