COMMENT MANGE-T-ON AU QUEBEC ? UNE ETUDE DE CAS SUR L’ALIMENTATION QUEBECOISE DANS LE CONTEXTE DES MUTATIONS ALIMENTAIRES MODERNES
Bibliographic record
Abstract
Quand j’etais enfant au debut des annees 80, on nous proposait une vision des annees 2000. Une vision assez futuriste de l’avenir, avec ses voitures volantes, ses immenses gratte-ciel, les expeditions lunaires et pourquoi pas une maison de campagne sur Mars ! On nous proposait aussi une vision tres rationnelle des comportements humains, notamment de l’alimentation. Pilules deshydratees, remplacant les repas, a l’image de notre conception des voyages intergalactiques. Un beau futur ou l’on n’aurait plus a preparer les repas, ou l’on ne perdrait plus de temps a manger. 20 ans plus tard, les choses ne sont pas tout a fait a cette image, vous en conviendrez. En effet, la pilule n’a pas encore remplace la cote de bœuf ou le cassoulet. Les mutations alimentaires modernes, loin de constituer un tout homogene, sont complexes, sinon paradoxales. Certes, l’alimentation rapide et la rationalisation du temps social a grandement influence le developpement agroalimentaire et les habitudes alimentaires comme par exemple la structure du repas ou le nombre de prises alimentaires, mais tout un pan de cette alimentation s’est aussi developpe vers un ideal gastronomique ou de sante, nous proposant de nombreux produits du terroir ou de produits fins par exemple.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".