The Sustainable Agriculture Initiative Platform: the first 10 years
Notice bibliographique
Résumé
This teaching case, appropriate for senior undergraduate and MBA students as well as for mid-career managers, challenges students to appreciate different facets of agribusiness sustainability, and to reflect on the potential consequences on all players in the global supply chain, from farmers to retailers, of the different methodological and philosophical approaches, definitions, and practices that are developed and adopted by the different constituencies, from independent industry organizations, to food processors and retailers. The case ‘story’ is structured around a strategic decision on what further development activity should be adopted by the Sustainable Agriculture Initiative (SAI) Platform. SAI has just turned 10, its activities have proven quite successful, and the Platform is considering the next strategic move. The case frames the challenges facing SAI in a broader context, illustrating what SAI as well as an independent organization, the world largest food processor and largest retailer are doing about defining and measuring sustainability. The broad question is: what is the best way forward for SAI and what are the key implications of what SAI may decide, given the ongoing development of what is the reasonably new sector of defining, measuring and promoting sustainability in agribusiness? The reading materials provide context and methodological underpinnings to the case, which is designed to be discussed over two classes, ideally on separate days. The coach should withhold Part Two until the discussion of Part One has been completed. The Teaching Note, available to verified instructors considering the use of the case, provides additional suggestions on the classroom use of this material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».