Risques liés aux chaînes d’approvisionnement : réalité vécue et perceptions de la population du Québec
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID 19 et l'invasion de l'Ukraine ont créé d’importantes perturbations dans plusieurs secteurs névralgiques de nos économies. Ces phénomènes font les manchettes et retiennent de plus en plus l’attention des responsables politiques ici comme ailleurs. Les goulots d'étranglement des chaînes d'approvisionnement créent des ruptures de stock, attisent l'inflation et fragilisent la reprise économique (Dudoit, Panot et Warin, 2021, Gerefi et al., 2022, Warin, 2022). Au Québec, 80 % des manufacturiers ont indiqué avoir été confrontés à des problèmes de chaîne d'approvisionnement et ont dû retarder l'exécution de leurs commandes voir augmenter leurs prix (Manufacturiers et Exportateurs du Québec, 2022). Cela a des répercussions sur les consommateurs. Comment ces phénomènes sont-ils perçus et vécus par la population du Québec ? Pour répondre à ces questionnements, nous avons sondé la population sur les enjeux reliés aux chaînes d’approvisionnement. La collecte de données a été réalisée en ligne du 28 juin au 4 juillet 2022 auprès d’un échantillon de 1000 répondants représentatif de la population du Québec.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".