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Enregistrement W2219830385 · doi:10.22230/cjnser.2015v6n2a204

Cultivating Alliances: The Local Organic Food Co-ops Network

2015· article· en· W2219830385 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer Sumner, Cassie Wever

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlliancePolitical scienceSocial movementLeverage (statistics)HumanitiesPoliticsArtLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although social movements can lose their way in neoliberal times, building alliances can help them to leverage their strengths and overcome their weaknesses, thus avoiding co-optation and “mission drift.” One example of this strategy can be found within the co-operative movement: the Local Organic Food Co-ops Network in Ontario. A pilot study of six co-operatives in this organization reveals that they cultivate alliances in four ways: among member co-ops, through the creation of the network, with other types of organizations, and with other social movements. These alliances strengthen the co-operative movement, help to make the politics of alternative food systems work, influence the economy toward co-operation, and open up possibilities for establishing and maintaining a more sustainable food system. RÉSUMÉ Les mouvements sociaux, bien qu’ils puissent s’égarer à l’ère du néolibéralisme, peuvent établir des alliances afin de profiter de leurs atouts et surmonter leurs faiblesses, évitant ainsi la cooptation ou les déviations. On retrouve un exemple de cette stratégie d’alliance dans le cadre du mouvement coopératif en Ontario : The Local Organic Food Co-ops Network. Une étude pilote de six coopératives faisant partie de cette organisation révèle que celles-ci créent des alliances de quatre manières différentes : entre coopératives membres, grâce à la création du réseau même, avec d’autres types d’organisation et avec d’autres mouvements sociaux. Ces alliances renforcent le mouvement coopératif, aident à faire fonctionner les systèmes d’alimentation alternative, encouragent la collaboration économique et contribuent à établir et maintenir un système d’alimentation plus durable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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