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Record W4322579223 · doi:10.54932/ozqj1044

BAROMÈTRE DE LA CONFIANCE DES CONSOMMATEURS QUÉBÉCOIS À L’EGARD DES ALIMENTS -1 re édition-

2022· report· fr· W4322579223 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
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

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 le gouvernement, 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. Ce rapport constitue la première édition du Baromètre et fournit des informations riches, opportunes et inédites sur un ensemble d’enjeux reliés au niveau de confiance des consommateurs à l’égard des aliments. Cette première édition est fondée sur une enquête administrée du 9 au 15 mai 2019 auprès d’un échantillon représentatif de 1017 personnes et est surtout utile afin d’avoir une photo de la situation au Québec en 2019, ce qui servira de point de repère pour les autres éditions.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
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 score0.064
Threshold uncertainty score0.467

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0090.005
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.002

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 head0.020
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.246 · 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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