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Record W7072026092

Utilisation des isotopes stables (HOCN) et radiogéniques (SR) comme indicateurs pour déterminer la provenance des fromages fins du Québec, Canada

2012· other· fr· W7072026092 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2012
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTerroirGenetic resourcesProvenance
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mondialisation des marchés alimentaires ainsi que la facilité avec laquelle les produits sont transportés à travers et entre les pays, a pour impact que les consommateurs sont de plus en plus préoccupés par l'origine des aliments qu'ils consomment. Ainsi, un nombre croissant d'articles scientifiques ont été publiés au cours de cinq dernières années concernant l'utilisation de l'abondance naturellement variable des isotopes comme traceurs pour déterminer la provenance géographique des aliments. Le fromage fait partie des aliments qu'il est possible de retracer grâce à ces méthodes. Le concept de terroir est la combinaison des influences climatiques (isotopes stables), géologique (isotope Sr) et anthropogéniques (producteur de fromage) qui donnent un caractère (goût) particulier à un produit tel que le fromage. L'objectif premier de cette recherche est de vérifier la faisabilité d'une méthode permettant de déterminer la provenance géographique des fromages fins du Québec en utilisant les isotopes stables (H, O, C, N) et le strontium comme indicateur du climat et de provenance géologique afin de renforcer l'utilisation du concept de terroir pour les producteurs locaux. Six fromageries artisanales provenant de différentes régions du Québec ont été échantillonnées pour des fromages de vache et de chèvre. Grâce aux résultats obtenus, nous sommes en mesure de démontrer qu'il est possible de retracer les fromages québécois à l'aide d'isotopes stables et radiogéniques. L'oxygène et l'hydrogène nous permettent de différencier les différents milieux climatiques, mais dû aux variabilités saisonnières, il nous est impossible de distinguer les fromageries sur une plus petite échelle. Par contre, lorsque nous utilisons les compositions isotopiques du strontium combiné avec celles de l'oxygène, nous sommes en mesure de distinguer les fromageries appartenant au même milieu climatique jusqu'à l'échelle locale. D'autre part, le carbone et l'azote nous permettent de différencier si une fromagerie utilise des techniques de fertilisation différentes des autres ou si une fromagerie donne une alimentation particulière à ses animaux. Nous nous sommes finalement servis de ces conclusions afin de faire la distinction entre les fromages commerciaux et internationaux fournissant ainsi aux producteurs locaux du Québec des outils leur permettant de certifier la provenance de leurs fromages et de renforcer l'appellation du terroir québécois. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Fromage, Fromagerie, Isotopes stables, Isotopes radiogéniques, Hydrogène, Oxygène, Carbone, Azote, Strontium, Retraçage géographique, Terroir québécois.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score0.145

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.195
Teacher spread0.182 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2012
Admission routes1
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