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Pratiquer l’agriculture en temps de pandémie : sens et reconnaissance au travail des néo-agriculteurs québécois

2021· article· fr· W3169497597 on OpenAlexafffundvenueabout
Mélissa Moriceau, Marco Alberio, Cécile Van de Velde

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à RimouskiMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université de Montréal
FundersUniversità di BolognaUniversité de MontréalUniversité du Québec à Rimouski
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La crise sanitaire actuelle a, entre autres, relancé le débat sur la hiérarchie des corps de métiers, en particulier sur les métiers dits « essentiels ». Parmi eux, les petits agriculteurs biologiques ont été mis de l’avant, la pandémie ayant révélé le caractère incontournable de leur métier et, face à la dépendance des marchés mondialisés, la nécessité de relocaliser l’agriculture québécoise. En cherchant à comprendre ce que la pandémie fait à l’agriculture, cet article recueille le point de vue des « petits » agriculteurs biologiques sur leur métier à l’aune de la crise actuelle, en prenant soin de sélectionner ceux qui opèrent sur petite échelle et qui ont fait une transition vers l’agriculture comme nouveau choix de vie. Entre mars et novembre 2020, des entrevues semi-directives ont été effectuées avec 25 agriculteurs et agricultrices aujourd’hui maraichers, éleveurs, vignerons ou acériculteurs qui, labellisés ou non, pratiquent tous une agriculture avec des procédés biologiques. Pour ces producteurs qui, bien avant la pandémie, ont vu dans l’agriculture le moyen de redonner du sens à leur existence, la mission sociale qu’ils accordent à leur travail n’a pas été bouleversée. Néanmoins, en venant la placer sur le devant de la scène, la crise a permis de repenser les rapports entre cette « petite » agriculture et la société.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.479
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.304
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2021
Admission routes4
Has abstractyes

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