Vers un modèle de coordination des acteurs du commerce équitable
Bibliographic record
Abstract
Le commerce equitable (CE) est en pleine croissance. A cet effet, le Canada est devenu le sixieme marche mondial des produits equitables certifies (Krier, 2007). Plusieurs acteurs ayant differents interets et poursuivant differents objectifs sont impliques dans ce type de commerce. Cette multiplicite accentue par ailleurs les problemes de coordination afferents aux secteurs de production, de distribution et de certification equitable. C'est dans cette perspective que cette communication a pour objectif de presenter un modele de coordination socioeconomique pouvant s’averer utile a la comprehension des interactions soutenues entre les differents acteurs du CE. Il s’appuie sur une recension de travaux anterieurs et s’inspire de trois propositions theoriques : la theorie des conventions et accords, la theorie des parties prenantes et l’approche dialectique-dialogique. Cette modelisation se distingue des travaux anterieurs par le fait qu’elle represente le fonctionnement de deux logiques commerciales (specialisation et labellisation) a quatre niveaux de coordination socioeconomique : domestique, civique, industrielle et marchande. Le modele propose peut s’averer pertinent pour les differents acteurs du commerce equitable puisqu’il facilite leur positionnement ideologique et discursif. En outre, le modele peut aussi s'averer utile pour les academiciens puisqu'il presente des reperes permettant de mieux circonscrire ce domaine de recherche.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".