Valorisation des peaux d’abattoir au Québec : état des lieux et perspectives
Bibliographic record
Abstract
Avant la modernisation de l’agriculture et des procédés d’abattage au Québec, les peaux d’animaux étaient valorisées par le tannage afin de produire différents cuirs. Cette industrie a subi un déclin, avec comme conséquence actuelle l’équarrissage de nombreuses peaux d’abattoir. Si ce procédé permet une valorisation terminale, elle reste en deçà du potentiel écologique et économique des peaux dans les secteurs du cuir ou des biomatériaux. Cet article présente une analyse descriptive de l’évolution des pratiques de valorisation des peaux au Québec sur la base de sources historiques et gouvernementales. Par ailleurs, des perspectives d’innovation dans ce domaine en matière de procédés écoresponsables de tannage, d’évolution du modèle de production agricole et de développement de produits alternatifs sont discutées. Dans une perspective d’économie circulaire, où l’optimisation des ressources à chaque étape du cycle de vie est primordiale, il apparaît que les peaux issues des abattoirs du Québec présentent un potentiel sous-exploité.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".