La durabilité de la chaîne d’approvisionnement en fruits et légumes à l’épreuve du Covid-19 : cas de la ville de Meknès au Maroc
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à évaluer la durabilité de la chaîne d’approvisionnement en fruits et légumes (CAF & L) de la ville de Meknès au Maroc dans le contexte de la crise sanitaire du Covid-19. Durant cette crise, de nouvelles pratiques d’achat plus durables ont émergé (l’achat mutualisé et de proximité, la réduction des pertes…) et ont fait ainsi évoluer la CAF & L vers un processus de durabilité. Notre méthode a été basée sur le calcul de la performance de 12 indicateurs composant 5 dimensions de la durabilité (les dimensions territoriale, économique, sociale, écologique et de la sécurité alimentaire). L’enquête menée auprès de 120 acteurs a révélé que la durabilité s’est améliorée de 30,73 points pendant la période de strict confinement. En revanche, l’étude a montré que certains domaines sont encore vulnérables, comme l’absence de la couverture sociale des salariés et la faible coordination des acteurs dans la CAF & L.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".