Économie circulaire : application à la production d'oeufs au Canada
Bibliographic record
Abstract
Peu d’études sur la mesure de l’économie circulaire (EC) existent à l’échelle de l’entreprise. Aussi, la disponibilité d’indicateurs adéquats pour l’EC laisse à désirer. Cette étude focalise sur la ferme avicole et vise à développer des indicateurs de mesure de l’EC pour la production d’oeufs qui sont validés par les intervenants de l’industrie et les experts du développement durable. Un cadre d’analyse précis et adapté pour la mesure de l’EC dans le secteur agricole est développé. Son application à la production d’oeufs, en utilisant la méthode ECOGRAI de conception d’indicateurs, a permis l’élaboration d’un système d’indicateurs pratiques dont la validation scientifique par la méthode de concertation DELPHI a conduit à la sélection de 11 variables clés à contrôler afin d’améliorer la circularité en aviculture. La méthodologie développée a permis d’identifier, de tester et de valider vingt-cinq (25) indicateurs pratiques (IP) de mesure de l’EC à partir de variables clés. Quatorze (14) actions concrètes et 3 arbres de décisions sont proposés sous forme d’outil pratique de suivi des indicateurs pratiques validés. Ces résultats fournissent des outils pouvant servir les recherches futures visant à établir un diagnostic ou un portait des entreprises avicoles par rapport à leurs performances en matière d’EC.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".