Une approche territorialisée du système alimentaire
Bibliographic record
Abstract
De 2016 à 2019, une recherche collaborative impliquant des universitaires et des organisations partenaires a permis de caractériser le système alimentaire de la région de Québec. Cet article propose une analyse qui rend compte de la complexité de ce dernier. L’étude repose sur une approche territorialisée du système alimentaire. Celle-ci s’intéresse à toutes les modalités de production et d’échange qui contribuent à nourrir les habitantes et les habitants d’une région, qu’elles s’inscrivent dans des logiques marchandes ou non marchandes. Les résultats présentés révèlent qu’un grand nombre d’acteurs aux logiques divergentes interviennent, à différentes échelles territoriales, au sein d’un système alimentaire régional comme celui de Québec. Néanmoins, leurs activités s’inscrivent dans des circuits qui s’entrecroisent. L’approche déployée permet d’éviter les classements à grands traits entre système « conventionnel » et « alternatif » et facilite la reconnaissance de différentes logiques d’action ainsi que des contraintes structurelles et des rapports de pouvoir au sein desquels opèrent les acteurs. Au final, le recours à une approche territorialisée du système alimentaire, de même que la prise en compte des activités marchandes et non marchandes qui en sont constitutives, a permis d’analyser et de rendre certaines réalités régionales plus visibles et plus intelligibles pour les partenaires du projet.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".