Les circuits courts alimentaires en France : quelles adéquations entre offre et demande dans les espaces périurbains ?
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse a pour objet de produire des connaissances sur l’offre et la demande de produits issus des circuits courts (CC) en France métropolitaine, en accordant une attention particulière à la localisation des acteurs. Définis par le Plan Barnier en 2009, les CC sont des circuits alimentaires avec un intermédiaire au maximum entre agriculteurs et consommateurs. Cette limitation du nombre d’intermédiaires commerciaux peut faire porter sur les agriculteurs davantage de taches logistiques et commerciales telles que la livraison, la préparation de commande, le démarchage commercial, etc... Nous faisons l’hypothèse que la proximité géographique entre exploitations agricoles et bassins de consommation peut permettre de lever une partie de ces contraintes et donc encourager la rencontre entre offre et demande pour les produits en CC. Nous ciblons ainsi l’étude sur les territoires périurbains, où il existe une proximité géographique entre agriculteurs et consommateurs et où les enjeux de développement de systèmes alimentaires durables sont importants. Le travail s’organise en deux temps : l’étude de la répartition spatiale de l’offre en CC en France à l’aide des données du Recensement Agricole de 2010 et de modélisations d’économétrie spatiale ; suivie d’une étude de la demande en fonction de la localisation des consommateurs à l’aide de modélisations économétriques, en utilisant les données du projet CODIA datant de 2013. Les résultats montrent que la proximité géographique a un effet sur l’offre et sur la demande en CC, les acteurs localisés dans les territoires périurbains denses ayant statistiquement plus de chances d’acheter ou vendre en CC. D’autres mécanismes sont toutefois en jeu. Les exploitations en CC sont localisées principalement dans les territoires où l’agriculture est marginale, dans le sens où la part d’occupation des sols en Surface Agricole Utile est faible : les territoires périurbains denses mais aussi les territoires ruraux enclavés, souvent en milieu montagneux, où l’accessibilité des fermes aux bassins de consommation est très faible. Cela peut être lié à d’autres formes de proximité entrant en jeu (proximité relationnelle entre consommateurs et agriculteurs) mais aussi au fait que les circuits longs sont moins présents dans ces territoires. Afin de voir si ces mécanismes révélés par des données de 2010 sont toujours présents, et afin d’approcher de plus près la rencontre entre offre et demande pour les produits des CC, nous avons également réalisé deux enquêtes de préférences déclarées (2022), étudiant les critères de choix d’un débouché en CC pour les maraîchers, et ceux d’un point de vente en CC pour les consommateurs, en prenant systématiquement en compte la localisation des répondants. Les variables étudiées sont similaires dans les deux enquêtes, à savoir les prix, les temps de trajet pour livrer ou aller au point de vente, et d’autres formes de proximité (proximité relationnelle entre consommateurs et maraîchers, prise en compte de l’entraide pour les maraîchers). A l’aide des choix réalisés, nous déterminons les temps de trajet et les prix que consommateurs et maraîchers seraient prêts à accepter en fonction des points de vente et de leur localisation. Ces résultats montrent l’importance de la prise en compte du temps de trajet pour mieux comprendre les choix des acteurs, ainsi que des dynamiques qui semblent similaires en partie à celles constatées en 2010. Les temps de trajet et prix acceptés semblent plus faibles dans le périurbain peu dense. En revanche, l’entraide est particulièrement valorisée dans tous les types de territoires, en particulier dans ceux du périurbains peu denses. Ce résultat illustre ainsi de besoins d’accompagnement dans ces espaces, notamment de solutions favorisant l’entraide entre les agriculteurs
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".