Bibliographic record
Abstract
L’inflation alimentaire qui plombe le budget des Québécois depuis maintenant quelques années a propulsé l’économiste Sylvain Charlebois sur le devant de la scène médiatique. Énergique, charismatique et avenant, le professeur titulaire en distribution et politiques agroalimentaires à la Faculté de management et d’agriculture de l’Université Dalhousie à Halifax est appelé à intervenir dans les médias sur une base quasi quotidienne afin d’exposer et d’expliquer la fragilité du système alimentaire planétaire mise en évidence par la récente pandémie de COVID-19 et par ses effets collatéraux. \n \nBon vulgarisateur, soucieux de transmettre un maximum d’information au grand public au sujet des aspects alimentaires de la géopolitique, Charlebois a fait paraître aux éditions Fides un court essai synthétique et accessible intitulé La part du gâteau – Agropouvoir-biotechnologie-environnement : enjeux mondiaux de l’alimentation. \n \nEn dix chapitres succincts et au rythme soutenu, l’auteur attire l’attention de son lecteur cible (à savoir le citoyen présentant un nouvel intérêt par les questions relevant de la géopolitique de l’alimentation bien davantage que le décideur politique ou le chercheur) vers des sujets divers et variés comme la dynamique complexe entre l’insécurité alimentaire et les bouleversements sociaux; la protection des terres agricoles; l’indépendance alimentaire; la salubrité des aliments; les biotechnologies en agriculture; la vulnérabilité de la chaîne d’approvisionnement alimentaire aux chocs et aux perturbations; les plans économiques et techniques déployés par les États (comme le Canada, États-Unis, la Russie, l’Ukraine, la Chine et le Brésil) afin d’accroître la productivité agricole; et les défis mondiaux urgents comme les changements climatiques, la dégradation de l'environnement et les inégalités sociales.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.072 | 0.018 |
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".