Judiciarisation des conflits dans la mise en marché collective des produits agricoles au Québec
Bibliographic record
Abstract
À titre de régulateur économique, la Régie des marchés agricoles et alimentaires du Québec (RMAAQ) tranche les litiges contractuels entre organisations de producteurs et acheteurs qui découlent du cadre réglementaire et conventionnel applicable. Depuis quelques années, plusieurs indices portent à croire qu’un phénomène de judiciarisation de la résolution des conflits s’est développé, se répercutant notamment sur l'efficacité du processus de la RMAAQ et la performance globale du système. Qu’en est-il ? Quels facteurs contribuent à alimenter ce phénomène s’il existe réellement ? Dans une logique exploratoire, nous répondons à ces questions en documentant les composantes du processus et leur évolution depuis une quinzaine d’années, au travers l’analyse de 17 entretiens conduits auprès des offices, des acheteurs accrédités et d’avocats actifs dans ce domaine réglementé. Ce que nous retenons est que la judiciarisation des litiges n’est pas tant quantitative, mais plutôt qualitative. Les résultats montrent une judiciarisation accrue des litiges due à la complexité des enjeux économiques, à la dynamique et les rapports entre les intermédiaires devant la RMAAQ et à la faiblesse des modes alternatifs. De plus, un cycle de contrôle judiciaire des décisions de la RMAAQ, dans la décennie 2000-2010, semble avoir été déterminant. Depuis, une culture juridique s’est réellement institutionnalisée dans le processus résolution des conflits et la RMAAQ tente de la prendre en charge. L’article contribue à décrire un phénomène aux conséquences potentiellement nuisibles aux coûts de fonctionnement de la mise en marché collective et à explorer une importante institution du secteur agroalimentaire québécois encore peu analysée.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".