Bibliographic record
Abstract
Cet article situe tout d’abord le secteur des produits forestiers non ligneux (PFNL) destinés à la gastronomie en le positionnant dans l’histoire récente du secteur et dans le temps plus long de ses usages dans l’histoire du Québec. Nous relevons que ce n’est que très récemment qu’un engouement se développe dans la population et plus largement dans les milieux de la restauration. Ensuite, nous présentons une analyse des données issues d’entrevues individuelles réalisées avec des acteurs qui ont des rôles clés dans le secteur : cueilleurs, transformateurs et instances territoriales de concertation et de coordination. Parmi les transformateurs, les restaurateurs retiennent particulièrement notre attention et font l’objet d’une analyse plus détaillée. Nous concluons en soulignant qu’il n’existe pas de culture culinaire liée à ces produits au Québec et que les chefs ont devant eux une page blanche qui laisse toute la place à leur créativité afin de créer de toute pièce cette culture culinaire qui représente une vitrine exceptionnelle pour le secteur et ses produits, faisant du Québec un territoire de gastronomie nordique.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".