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Record W7038760933

Introduction aux indicateurs de résilience sociales des agriculteurs québécois

2021· other· fr· W7038760933 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)General interest
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: Cet essai vise à mieux comprendre la résilience des agriculteurs, contrairement au discours sur la détresse des agriculteurs. Parmi les différentes sortes de résilience qui existent, nous avons choisi de nous focaliser sur la résilience sociale. Les objectifs de la recherche sont d'élargir la recherche d'indicateurs et de textes liés à la résilience pour dépasser les textes de résilience agricole qui sont peu nombreux, voire inexistants dans le contexte québécois, afin de voir si ces autres indicateurs peuvent potentiellement s'appliquer aux agriculteurs. Pour ce faire, il nous a fallu extraire les indicateurs de résilience recensés dans la littérature, de manière à faire un inventaire, à relever de quelle manière ils influencent potentiellement la résilience et les classer en détail, en se concentrant sur les facteurs plus sociaux. Ensuite, nous avons comparé les propos des auteurs autour de ces indicateurs, de manière intra-indicateurs et inter-indicateurs. La méthode utilisée est une revue de littérature systématique, par laquelle a été effectuée une analyse théorique du contenu de 24 textes retenus (provenant de plusieurs disciplines et pays, avec différentes méthodologies) portant sur des indicateurs de résilience. Les indicateurs relevés ont ensuite été inscrits dans un grand tableau synthèse qui servait à l'analyse. Ce sont 45 indicateurs qui ont été recensés, classés et analysés pour former une synthèse du contenu de la littérature à propos de chaque indicateur. Ces derniers sont classés selon leur impact sur la résilience?; impact positif (favorise la résilience), impact négatif (nuit à la résilience), impact positif et négatif (peut favoriser ou nuire à la résilience selon le contexte) et ceux dont les impacts étaient difficiles à qualifier. Plusieurs constats ressortent à propos des indicateurs avec des comparaisons intra-indicateurs et inter-indicateurs. Pour conclure, nous suggérons que plus de recherche soit faite pour valider les indicateurs relevés, sur le terrain, plus de recherche sur les facteurs individuels et pour trouver d'autres liens entre les indicateurs. Nous proposons également aux lecteurs d'ajouter l'aspect résilience à la réflexion au lieu de se concentrer uniquement sur l'aspect détresse et d'élargir la réflexion sur les acteurs pouvant agir sur la résilience des agriculteurs. -- Mot(s) clé(s) en français : Résilience, résilience sociale, agriculture, indicateurs de résilience, résilience agricole. -- ABSTRACT: This essay aims to better understand the resilience of farmers, as opposed to the discourse on the distress of farmers. Among the different kinds of resilience that exist, we have chosen to focus on social resilience.The objectives of the research are to broaden the search for indicators and texts related to resilience to go beyond agricultural resilience texts, which are few or even non-existent in the Quebec context, in order to see if these other indicators can potentially be used. 'apply to farmers. To do this, we had to extract the resilience indicators identified in the literature, in order to make an inventory, to note how they potentially influence resilience and to classify them in detail, focusing on the more social factors. Then, we compared the authors' comments around these indicators, in an intra-indicator and inter-indicator way.The method used is a systematic literature review, through which a theoretical analysis of the content of 24 selected texts (from several disciplines and countries, with different methodologies) relating to resilience indicators was carried out. The indicators identified were then entered into a large summary table that was used for the analysis.45 indicators were identified, classified and analyzed to form a synthesis of the content of the literature on each indicator. These are classified according to their impact on resilience; positive impact (promotes resilience), negative impact (harms resilience), positive and negative impact (can promote or harm resilience depending on the context) and those whose impacts were difficult to qualify.Several observations emerge about the indicators with intra-indicator and inter-indicator comparisons.In conclusion, we suggest that more research be done to validate the indicators identified, in the field, more research on the individual factors and to find other links between the indicators. We also suggest that readers add the resilience aspect to the reflection instead of focusing only on the distress aspect and broadening the reflection on the actors who can act on the resilience of farmers. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Resilience, social resilience, agriculture, resilience indicators, agricultural resilience.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.482
Threshold uncertainty score0.969

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0060.006
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.197 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

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
Published2021
Admission routes1
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