Une coopération Québec-Haïti innovante en agroalimentaire
Bibliographic record
Abstract
Le présent ouvrage est le fruit d’une recherche évaluative participative menée par une équipe de chercheurs québécois et haïtiens en collaboration avec des partenaires du Projet d’économie sociale et solidaire Québec-Haïti en agroalimentaire . Il présente notamment le travail de femmes haïtiennes qui ont réalisé des cuisines collectives et approvisionné des cantines scolaires dans des zones rurales à Labrousse et à Rivière-Froide en adoptant une approche qui mise sur l’économie circulaire. Tenant compte du contexte et des politiques publiques d’Haïti et mettant à contribution les concepts de capabilités , d’ empowerment et de co-construction des politiques publiques , les auteurs soulignent que, malgré ses limites, le projet est innovant sur plusieurs points : adoption d’une stratégie de développement plutôt que du modèle de l’aide humanitaire ; renforcement des acteurs locaux plutôt que de leur imposer une programmation centralisée ; recherche d’un modèle haïtien de cuisines collectives plutôt que d’importer un modèle québécois ou péruvien ; reconnaissance du rôle actif des femmes et, de manière générale, des communautés locales plutôt que de les marginaliser ou de les exclure. En conclusion, l’ouvrage identifie cinq conditions pour que le projet fasse école et que l’économie sociale et solidaire fasse mouvement en Haïti.
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 | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".