Autonomie financière et activités d’exportation des PME du secteur bioalimentaire : Planifier adéquatement les dépenses à engager
Bibliographic record
Abstract
L'industrie bioalimentaire revêt une importance capitale dans l'économie québécoise et joue un rôle majeur dans son identité culturelle. Elle englobe un large éventail d'activités liées à la production, à la transformation, à la distribution et à la consommation d'aliments et de boissons provenant à la fois de l'agriculture biologique et de l'agriculture conventionnelle. En 2021, la contribution de l'industrie bioalimentaire au produit intérieur brut du Québec était estimée à plus de 6 % de l'économie. Les exportations bioalimentaires du Québec ont atteint un record de 11,4 milliards de dollars en 2022. Cependant, les PME sont toujours sous-représentées parmi les entreprises exportatrices. Cette sous-représentation peut découler d’enjeux financiers importants et propres aux PME et autres particularités du secteur bioalimentaire en matière d'exportation. Dans cette étude, les auteurs approfondissent les connaissances sur les enjeux financiers des activités d’exportation des PME qui peuvent se révéler critiques à tout moment du processus, afin de proposer un outil d’aide à la planification des différentes dépenses que les PME seraient susceptibles d’engager.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".