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Record W4407084108 · doi:10.7202/1115795ar

Cultiver la sobriété

2024· article· fr· W4407084108 on OpenAlexaffvenue
Rosalie Rainville

Bibliographic record

VenueLien social et Politiques · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’agriculture industrielle, nourrie par des logiques extractives et productivistes, est régulièrement tenue pour responsable des désastres écologiques et sociaux et de leur accélération, qu’il soit question de perte de la biodiversité et de destruction des sols due à l’omniprésence des monocultures, de l’augmentation des maladies professionnelles imputées à l’usage des pesticides ou encore du taux de suicide alarmant dans le monde agricole. Face aux méfaits de l’agriculture industrielle dominante, de plus en plus d’agriculteurs et d’agricultrices valorisent des manières singulières de cultiver la terre et d’habiter le territoire, des modes de vie qui mettent à l’avant-plan toute l’importance de la sobriété. Prenant appui sur une enquête sociologique menée auprès d’une diversité d’initiatives agricoles et alimentaires alternatives québécoises, cet article montre en particulier que cette quête de sobriété, centrée sur la réappropriation des conditions matérielles d’existence et de subsistance, se matérialise de trois façons principales. Elle s’ancre tout d’abord dans une démarche visant à être plus autonome et indépendant vis-à-vis du modèle agricole et alimentaire productiviste et consumériste. Elle se traduit ensuite par la volonté des acteurs et actrices de réinscrire leurs pratiques agricoles dans « les territoires du vivant ». Enfin, cette sobriété s’incarne dans l’adoption d’un mode de vie plus solidaire, collectif et convivial.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.264
Threshold uncertainty score0.525

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.003

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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