L’accès à la saine alimentation dans l’est de l’île de Montréal : entre alignements et discordances
Bibliographic record
Abstract
Face aux enjeux spatiaux et économiques d’accès à la saine alimentation dans l’est de l’île de Montréal, des instances de santé publique, des organisations communautaires et leurs partenaires ont mis sur pied le Réseau alimentaire de l’est de Montréal (RAEM) afin de mieux coordonner les interventions auprès des ménages à faible revenu (MFR). Ces interventions s’inscrivent notamment dans une perspective spatiale de l’accès à l’alimentation et dans des modèles qui diffèrent de ceux de l’aide alimentaire classique. Dans le cadre d’une recherche partenariale menée avec le RAEM visant à déterminer les points d’alignement et de discordance dans les représentations du problème d’accès alimentaire et les solutions privilégiées de trois types d’acteurs (les organisations membres du RAEM, les partenaires de soutien et les MFR), nous avons effectué une collecte de données par l’entremise de groupes d’entretien et d’entretiens individuels. L’analyse des données, réalisée à partir d’un modèle multidimensionnel de l’accès à la saine alimentation, permet de comparer les perspectives de chaque groupe d’acteurs. Il en ressort que la dimension spatiale n’est pas aussi centrale pour les MFR que pour les autres acteurs, et que la dimension personnelle de l’accès est perçue différemment selon les acteurs. Ces discordances ont une importance et un impact pour l’organisation du système alimentaire de l’est de l’île de Montréal, et mettent en lumière la nécessité d’une lecture critique d’un cadrage principalement spatial des problèmes d’accès à l’alimentation.
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 | 0.009 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".