Enjeux de rentabilité et besoins des fermes de proximité en matière de commercialisation et de distribution de leurs produits
Bibliographic record
Abstract
Les « fermes de proximité » qui pratiquent la vente directe sans aucun intermédiaire entre le producteur et le consommateur représentaient 21 % de toutes les fermes québécoises en 2021 comparativement à 19 % en 2016 selon les données les plus récentes. Les initiatives de mise en marché rapprochant le consommateur du producteur font l’objet d’un intérêt renouvelé au Québec comme ailleurs, tant de la part des acteurs de l’agriculture que des pouvoirs publics ou des consommateurs. Ces initiatives visent généralement à offrir aux consommateurs une façon alternative d’acquérir leurs produits alimentaires en réduisant la « distance » entre l’entreprise de production agricole et le consommateur, et ce selon trois dimensions : 1) géographique en cherchant à « reterritorialiser » l’alimentation ; 2) relationnelles en cherchant à réduire le nombre d’intermédiaires entre les personnes qui produisent et celles qui consomment ; 3) cognitives en rendant plus perceptible le lien entre les produits agricoles et l’alimentation, en travaillant de façon plus artisanale et en liant le temps et l’espace avec des produits locaux et de saison. Dans cette étude, les auteurs cherchent à cerner les enjeux de commercialisation des fermes de proximité et évaluer la faisabilité organisationnelle et économique d’un appui à la mise en œuvre d’outils de mutualisation de certaines activités, à la fois dans le but d’améliorer la productivité et aider à servir de nouveaux marchés, incluant l’approvisionnement institutionnel. Les auteurs formulent des pistes de réflexion pour les pouvoirs publics. Ils suggèrent notamment que l’État pourrait progressivement compléter sa Stratégie nationale d’achat d’aliments québécois (SNAAQ) afin que cette dernière affine les objectifs assignés aux gestionnaires et fasse mieux la différence entre l’achat de produits locaux, issus d’artisans ou de fermes de proximité, et l’approvisionnement en produits québécois qui ne se distinguent pas forcément par leur mode de production et par leurs impacts économiques et sociaux sur le développement territorial.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".