Profils des utilisateurs et non-utilisateurs de l’accompagnement entrepreneurial en agriculture : le cas de l’installation au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’amélioration des compétences des porteurs de projets constitue un levier essentiel pour favoriser l’installation en agriculture. Bien que les dispositifs d’accompagnement entrepreneurial puissent répondre à ce besoin, leur utilisation demeure peu documentée dans le secteur agricole québécois. Cette étude vise à dresser un portrait comparé des utilisateurs et non-utilisateurs de dispositifs d’accompagnement (DA), en tenant compte des caractéristiques des entrepreneurs et de leurs projets d’installation. Elle analyse également les bénéfices perçus du recours aux DA, les obstacles à leur mobilisation ainsi que les besoins spécifiques exprimés par les jeunes agriculteurs. À partir d’une enquête en ligne menée auprès de 73 répondants, et grâce à une méthodologie mixte combinant analyses factorielles, statistiques descriptives et analyse de contenu, trois profils d’entrepreneurs ont été identifiés. Les résultats permettent de mieux comprendre les dynamiques de non-recours, les limites de l’offre actuelle et la diversité des besoins d’accompagnement selon les profils d’installation.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".