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Record W4411032143 · doi:10.7202/1116192ar

Une recette pour un climat stabilisé : trois mesures pour recadrer le système agroalimentaire à l’intérieur des limites planétaires

2024· article· fr· W4411032143 on OpenAlexaffvenueabout
Renaud Gignac, François Delorme

Bibliographic record

Venue˜Le œclimatoscope · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les limites planétaires, développées par Rockström et al. (2009) et mises à jour en 2015 puis en 2023, ont mis en évidence le dépassement de l’« espace opérationnel sécuritaire » devant garantir l’équilibre à long terme des écosystèmes. Le système agroalimentaire actuel est reconnu comme l’une des causes principales de la transgression de plusieurs limites planétaires, dont celles des changements climatiques, de l’utilisation des terres et de l’intégrité de la biodiversité, de la consommation d’eau douce, et des flux d’azote et de phosphore. La littérature scientifique nous révèle que la réduction du gaspillage alimentaire, les mesures technologiques et des régimes alimentaires à plus faible teneur en viande et produits laitiers sont trois mesures essentielles pour recadrer le système agroalimentaire à l’intérieur des limites planétaires. Au Québec, alors que les autorités gouvernementales reconnaissent l’importance de réduire le gaspillage alimentaire et de déployer des mesures technologiques, aucune politique gouvernementale ne vise les habitudes alimentaires de manière spécifique. La constitution d’un jeu de données suivies de façon régulière sur l’alimentation des Québécois.es et la fixation d’une cible de réduction de la consommation d’aliments à haut impact environnemental permettraient de remédier à cet angle mort important des politiques québécoises.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.330
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.007

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 head0.012
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.243 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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