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Record W4322577909 · doi:10.54932/jgoa6889

BAROMÈTRE DE LA CONFIANCE DES CONSOMMATEURS QUÉBÉCOIS À L’EGARD DES ALIMENTS -2e édition-

2022· report· fr· W4322577909 on OpenAlexaboutno aff
Nathalie de Marcellis-Warin, Ingrid Peignier

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Politique bioalimentaire du gouvernement du Québec place les attentes des consommateurs et leur santé au cœur des priorités pour les prochaines années. Offrir des produits répondants aux besoins des consommateurs figure parmi les principales orientations définies pour atteindre les ambitions et les cibles de cette politique. Dans ce contexte, le Baromètre de la confiance des consommateurs québécois à l’égard des aliments du CIRANO est un outil important et très utile à la prise de décisions pour les différentes directions du ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ), mais aussi pour l’ensemble des parties prenantes du secteur bioalimentaire. Réalisé sur une base régulière, le Baromètre permet de bien cerner les tendances et de tenir compte de l’évolution du contexte dans lequel les Québécoises et Québécois font des choix en matière d’alimentation. Comme c’était le cas de la première édition en 2019, le Baromètre de 2021 fournit des informations riches, opportunes et inédites sur un ensemble d’enjeux reliés au niveau de confiance des consommateurs à l’égard des aliments. Il permet aussi d’identifier des actions à privilégier pour le gouvernement, incluant des leviers pour augmenter la consommation d’aliments biologiques ou d’aliments du Québec, s’attaquer au gaspillage alimentaire ou encore encourager les pratiques d’affaires responsables comme le bienêtre animal ou le respect de l’environnement. Cette deuxième édition du Baromètre est fondée sur une enquête administrée du 8 au 11 février 2021 auprès d’un échantillon représentatif de 1005 personnes. Le rapport présente des statistiques descriptives très détaillées, mais aussi les résultats d’analyses multivariées et tests statistiques afin de déterminer si les résultats varient significativement en fonction de certaines caractéristiques sociodémographiques des personnes interrogées comme le sexe, l’âge, la région de résidence, le revenu. Les analyses multivariées permettent aussi de déterminer si certains comportements, contextes, aptitudes ou attitudes ont un impact sur diverses variables d’intérêt, toutes choses égales par ailleurs. Quelques faits saillants

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.387

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.003
Scholarly communication0.0060.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.002

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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