La vigne au Québec : son essor géographique de 1961 à 2021
Bibliographic record
Abstract
La place que prend la viticulture dans le paysage et l’économie du Québec est récente. Avant les années 1960, il n’y avait que des bribes éparses. Mais depuis 2000, la vigne s’est installée avec plus de vigueur. Le raisin québécois a commencé à garnir les tables et le vin à remplir les verres. Dans la présente étude, les géographes analysent la répartition spatiale des exploitations agricoles et leurs superficies sur les 60 dernières années. Ils mettent en parallèle deux notions cruciales : changement et spatialité. Ils effectuent notamment une analyse centrographique éclairante montrant la progression et l’empreinte spatiale de la vigne jusqu’en 2021 où l’on ne comptait pas moins de 300 exploitations et près de 1 000 hectares en culture. Les auteurs s’appuient sur les données du Recensement de l’agriculture du Canada pour effectuer une analyse à deux échelles : les divisions de recensement (en gros les MRC) et les subdivisions de recensement (en gros les municipalités et les villes). Il s’ensuit particulièrement cinq évidences : une augmentation du nombre d’exploitations et des superficies, une concentration et une consolidation dans les espaces en production, une diffusion spatiale élargie, un impact social diversifié et surtout, de bons contrastes spatiaux. L’étude s’adresse aux personnes qui s’intéressent à la vigne, au raisin, à sa production, à sa consommation ainsi qu’à sa transformation en vin, en alcool, en jus, en gelée, etc. Ces personnes peuvent être de simples individus, des dilettantes, des producteurs agricoles et de futurs viticulteurs, des industriels, des agents de développement territorial ainsi que tous les amateurs de bonnes choses.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".