Bibliographic record
Abstract
Depuis des décennies, plusieurs viticulteurs francophones ont choisi de s’installer dans la région de Niagara. En effet, cette région bénéficie d’un microclimat propice à la culture de la vigne. Ces viticulteurs passionnés constituent une richesse humaine et multiculturelle d’une grande valeur patrimoniale. Or, très peu d’études ont été publiées concernant leur capacité d’adaptation et de transmission de leurs savoir-faire en milieu minoritaire. Pourtant, ces professionnels francophones ont dû surmonter plusieurs défis afin de pouvoir transmettre leur savoir-faire. Qu’ont-ils fait concrètement en termes d’adaptation et de passation des acquis? Les objectifs de cette recherche de terrain visent donc à : 1) recenser et analyser plusieurs retours d’expérience au moyen d’entrevues semi-dirigées 2) apporter des pistes de solution que pourraient adopter la relève. Ceci permet de comprendre les enjeux et les défis qu’ont dû relever ces viticulteurs francophones afin d’assurer la pérennisation de leur savoir-faire pour les années à venir.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".