Bibliographic record
Abstract
Ancrage et identité territoriale des systèmes agroalimentaires localises La globalisation croissante des marchés des produits agricoles a provoqué d’importants changements dans les systèmes agroalimentaires localisés (Syal). - Par exemple, au Québec, les productions localisées qui sont de plus en plus identifiées à un territoire et revendiquées, sont en augmentation. Comment s’est affirmée cette reconnaissance entre le produit et le terroir ? - De même, en Corse, dans les filières fromagère et porcine, comment s’est construit le concept d’un savoir-faire ancré territorialement, permettant ainsi d’asseoir le lien entre la filière et le territoire ? - De la même façon, l’activité des associations pour le maintien de l’agriculture paysanne a développé un nouveau type de Syal. Son émergence en Provence, par exemple, révèle l’impulsion des nouvelles relations qui se jouent entre les agriculteurs périurbains liés au terroir et les consommateurs. - Mais, à l’opposé, les changements intervenus dans la production agricole peuvent affecter durablement l’ancrage territorial d’un produit. L’approche d’un Syal offre un cadre pertinent pour comprendre l’évolution des activités productives face aux processus de localisation et de délocalisation, aux défis environnementaux et à la nouvelle ruralité. La production agricole argentine en est une illustration.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.563 | 0.401 |
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".