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Record W7067334827

Les politiques agroenvironnementales au Québec : enjeux, perspectives et recommandations

2017· other· fr· W7067334827 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAppropriationContext (archaeology)Rural development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’agriculture productiviste soutenue par les pouvoirs publics a eu pour conséquence d’accentuer les externalités environnementales et d’accumuler un passif environnemental lourd sans pour autant en mesurer véritablement les conséquences à long terme. Malgré les efforts des acteurs du milieu agricole à mettre un frein aux problématiques environnementales, ces dernières perdurent encore. Cet essai analyse les politiques agroenvironnementales au Québec et leurs conséquences sur l’environnement et les exploitations agricoles. La question à savoir si ces politiques fédèrent l’ensemble des intervenants pour préserver le territoire est soumise en vue de suggérer une politique agroenvironnementale durable plus globale et moins cloisonnée pour l’avenir. L’analyse des politiques agroenvironnementales au Québec permet de constater qu’elles ne concourent pas toujours à la protection de l’environnement et des exploitations agricoles, et qu’un certain malaise prévaut actuellement dans le secteur agricole à cet égard, ce qui permet de formuler des recommandations. La protection de l’environnement doit s’inscrire dans une perspective globale associant toutes les parties prenantes lors du processus décisionnel. Pour cela, il est nécessaire de développer une vision intégrée des enjeux et des problématiques environnementales. Il faut assurer un meilleur ciblage des politiques par une redéfinition des enjeux et des besoins par territoire et combiner une offre d’intervention et de mesures économiques au cœur de la durabilité des exploitations agricoles. La formation et le renouvellement des connaissances des agriculteurs et des vulgarisateurs est une clé de voûte de l’agroenvironnement. En favorisant et en encourageant la mise en place de démarches collectives durables, on s’assure d’une meilleure appropriation des problématiques environnementales par les agriculteurs. Également, il faut intensifier les échanges entre les décideurs et les chercheurs par l’établissement de ponts entre les ministères et les institutions de recherche. La création d’une plateforme sur l’innovation agroenvironnementale visera à « mutualiser » les connaissances scientifiques et profitera à toutes les parties prenantes. La reconnaissance de la profession agricole auprès de la population est indispensable et mettra ainsi l’agriculteur au cœur du développement durable. Ensuite, la mise en place de mécanismes de suivi et de reddition de comptes des politiques agroenvironnementales et la nécessité de l’évaluation d’impact de ces dernières traduiront leurs efficacités et efficiences. Finalement, une future politique agroenvironnementale durable devra être définie à l’intérieur d’une politique agricole durable d’avenir.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.060
Threshold uncertainty score0.438

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0050.004
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.029
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.233 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2017
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