L’agriculture comme projet de société : les obstacles à une transition agroécologique juste au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la pandémie de la COVID-19 a entrainé de nombreux questionnements face au système alimentaire, sa durabilité et sa résilience. Cette crise sanitaire a révélé les multiples dépendances de la province, notamment aux importations et à une main- d’œuvre étrangère bon marché, tout en exacerbant les problématiques liées à la distance entre le champ et notre assiette. D’autre part, celle-ci a souligné la fragilité socio- écologique du modèle agricole en place. L’agriculture industrielle met de l’avant plusieurs pratiques aux conséquences destructrices si néfastes pour l’environnement et l’Homme. Devant de tels enjeux, des pratiques alternatives en agriculture ont émergé au Québec dans les dernières décennies, telles que des coopératives agricoles, micro-fermes, l’agriculture urbaine, etc., ainsi que le souhait d’une plus grande autonomie alimentaire pour la province. Seulement, en dépit d’une volonté de limiter l’impact environnemental de l’agriculture sur le territoire québécois, la présence de verrouillages juridico-politiques et socio-économiques limitent le développement de ces alternatives. La présente recherche a déterminé, documenté et analysé la nature de ces verrouillages freinant ou empêchant une transition agroécologique du système alimentaire du Québec. En ayant recours à une revue de la littérature, dix entretiens semi-dirigés avec des acteurs clés du secteur agricole et de l’observation sur le terrain, nous avons documenté et analysé les changements, les réalités et les besoins en agriculture en 2022-2023. Cette étude a contribué à l’évaluation des besoins en agriculture et à l’établissement de stratégies de transformation du système alimentaire du Québec, afin qu’il fasse preuve de durabilité, d’autonomie et de résilience.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".