Degrés de proximité, niveaux de connaissance et perceptions de l’agriculture locale par les habitantes et les habitants de la MRC de Maria-Chapdelaine (Québec, Canada)
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire étudie le lien entre la population et l’agriculture au sein de la MRC de Maria-Chapdelaine, située dans la région administrative du Saguenay-Lac-Saint-Jean. Plus précisément, nous nous intéressons à la proximité physique et sociale de la population avec la filière agricole locale, à leur niveau de connaissance sur celle-ci et à leurs perceptions, à la fois du métier d’agriculteur et des activités agricoles. Nous avons mené une recherche qualitative descriptive avec une approche phénoménologique, afin d’accéder aux expériences et aux vécus des personnes habitant le territoire. Cela incluait 15 entrevues individuelles semi-dirigées menées auprès de résidents et résidentes de la MRC. Le concept de système alimentaire territorialisé et la théorie de la multifonctionnalité de l’agriculture, telle que présentée par Wilson (2007), ont orienté les modalités de réalisation de l’étude et d’interprétation des données. Ainsi, nos résultats laissent penser que, malgré la proximité physique avec les activités agricoles permise par le cadre offert par une MRC rurale et éloignée, la proximité sociale est plutôt faible, du moins elle se serait considérablement affaiblie lors des dernières décennies. Plusieurs éléments limitent les occasions de rencontre entre les personnes participant à l’étude et le milieu agricole. La diminution du nombre d’agriculteurs et d’agricultrices, le rythme de vie des personnes participantes et agricultrices et la moindre qualité et quantité des occasions proposées sur le territoire sont les principaux éléments. Nos résultats indiquent que le niveau de connaissance des habitants et des habitantes aurait diminué en raison d’une faible exposition aux processus de production, un manque de curiosité intellectuelle et un faible taux de littéracie qui caractérise les MRC les plus éloignées et les milieux agricoles. Le bouche-à-oreille semblerait être le moyen d’information le plus efficace, mais il serait réservé à une minorité de personnes, dans le contexte d’une diminution de la proximité sociale. Ensuite, les personnes participantes font clairement un lien entre la proximité (physique et sociale), le niveau de connaissance et les perceptions du métier et des activités agricoles. Ces trois éléments interagissent souvent de façon positive, mais aussi quelquefois de façon négative. En effet, la proximité physique est à l’origine d’enjeux liés à la conciliation des activités sur le territoire. La proximité sociale et l’augmentation du niveau de connaissance permettent aux personnes participantes de constater la difficulté du métier d’agriculteur ou d’agricultrice. Selon les participants et les participantes, ce constat est à l’origine du désintérêt des jeunes pour les métiers proposés par la filière agricole. Comme conséquence, plusieurs évoquent la présence d’une main-d’œuvre étrangère temporaire et les enjeux liés. Finalement, les personnes participantes attribuent une importance économique à l’agriculture sur le territoire, mais estiment que la filière a encore des efforts à faire en termes de respect de l’environnement. Certaines fonctions telles que les fonctions sociale, culturelle et l’occupation du territoire seraient à renforcer. Ainsi, nos résultats montrent que de nombreux défis doivent être relevés pour rapprocher la population de l’agriculture locale, ce qui est indispensable pour l’élaboration de politiques publiques cohérentes et ainsi la durabilité de la filière agricole et la vitalité des milieux ruraux.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".