Autonomie alimentaire et volatilité des prix : une comparaison internationale
Bibliographic record
Abstract
La pandémie mondiale a forcé les dirigeants politiques ainsi que la population à faire une introspection et à se questionner sur l’efficacité et la solidité des fondations de notre système d’approvisionnement alimentaire. Dans ce contexte hors du commun, l’un des enjeux qui a rapidement été soulevé est celui de l’autonomie alimentaire. Est-ce que l’autonomie alimentaire peut jouer un rôle en tant que mécanisme d’auto-assurance contre des chocs mondiaux sur la demande ou l’offre de produits alimentaires à l’échelle internationale ? L’intuition de base est que ces chocs affectent les prix internationaux et qu’il est possible de se soustraire ou de s’isoler partiellement de ces chocs en produisant localement. Cette étude propose donc à travers une approche rigoureuse et basée sur des données probantes, une amorce d’analyses statistiques/économétriques de l’autonomie alimentaire en tant que mécanisme d’autoassurance, et une comparaison du rôle de cette autonomie alimentaire pour trois régions/pays : le Québec, le Canada et la France. Les auteurs ont utilisé deux approches économétriques différentes : des régressions utilisant une forme réduite et une méthode d’estimation empruntée à la finance de marchés. Les résultats obtenus, peu importe la stratégie d’estimation utilisées, ne sont pas concluants. Si l’autonomie alimentaire semble parfois jouer un rôle d’autoassurance, notamment au Québec, ce rôle est loin d’être universel ou répandu à l’échelle internationale. Aussi, bien que les résultats montrent généralement que le degré d’autonomie alimentaire est associé à une corrélation plus faible entre l’inflation locale et l’inflation mondiale, ils ne sont pas significatifs. Les résultats des estimations ne permettent donc pas de conclure au fort potentiel de l’autonomie alimentaire en tant que mécanisme d’autoassurance. Probablement qu’une stratégie de diversification des chaînes d’approvisionnement (incluant la production locale) serait désirable, mais qu’il est important de conserver les sources étrangères d’approvisionnement.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".