Motivations et obstacles à l'achat de fruits et légumes locaux: un sondage pancanadien
Bibliographic record
Abstract
L’achat local est une pratique qui prend\nde l’ampleur ces dernières années chez\nles consommateurs canadiens. Il s’agit\ncertes d’une opportunité pour\npromouvoir l’agriculture et les produits\nd’ici. Pourtant, au Canada, très peu\nd’études se sont intéressées aux\nmotivations et aux comportements des\nconsommateurs qui sont favorables à\nl’achat local. Or, il faut en connaître\ndavantage sur cette pratique afin de\nmaximiser ses nombreux bénéfices. Il\ns’agit, en effet, d’une nouvelle pratique\ninnovatrice qui constitue une force sur\nlaquelle il faut miser davantage pour\nappuyer le développement de nos\ncommunautés.\nRéalisée par Équiterre, en partenariat\navec la firme Léger Marketing, cette\nrecherche s’appuie sur un sondage\npancanadien mené en août 2010 auprès\nd'un échantillon de 1 121 Canadiens et\nCanadiennes, âgé(e)s de 18 ans et plus\npouvant s'exprimer en français ou en\nanglais. La recherche vise à mieux\ncomprendre les habitudes alimentaires des Canadiens, les représentations et les\nmotivations associées aux aliments\nlocaux, en particulier les fruits et\nlégumes, ainsi que les freins à l’achat\nlocal.\nLa recherche s’appuie également sur une\nrevue de littérature sur le sujet dans\nd’autres pays afin de dégager les\nprincipaux constats.\nSoulignons également la pertinence de la\ndernière partie de l’étude qui, suite aux\nprincipaux constats de l’enquête sur les\nfacteurs qui mènent à l’achat local,\ndégage diverses stratégies pour\nmaximiser la commercialisation des\nproduits locaux.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".