Notice bibliographique
Résumé
This article advances the concept of the agroecological “lighthouse” as a civic space for learning and participating in the principles and practices of urban food production. As urbanization threatens to encourage the increased industrialization of agriculture, growing food in cities promises to alleviate this pressure while creating new opportunities for community empowerment and greater access to sustainable, healthy, and affordable food. This kind of transition, I argue, will demand social relations that bridge science, practice, and movement—and that cut in surprising ways across traditional boundaries between university and community. Drawing from a recent experience in an Urban Agroecology shortcourse in Berkeley, California, I illustrate what such relationships might look like, profiling the caretaker of one backyard garden in the Bay Area. This urban grower effuses what James Scott calls metis, moving fluidly across institutional boundaries, experimenting with agroecological innovations, and offering his space as a lighthouse commons for participatory learning. Interestingly, he is not a PhD, but a retired postal worker. With the stakes mounting for progress in food security across the urban-rural divide, the agroecological lighthouse opens up potential for new researcher-farmer partnerships as well as a means for expanding what we consider legitimate knowledge-making communities. Advancing the notion of a “lighthouse extension model,” I challenge the discourse of mainstream cooperative extension, arguing that a more egalitarian food system will likely emerge from participation by those traditionally excluded from shaping it.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».