A Case Study Comparison of Direct Selling Alternative Food Networks in Belo Horizonte, Brazil and Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines two local direct-selling AFNs: one in the Global North, in Toronto, Canada, and the other in the Global South, in Belo Horizonte, Brazil. It considers the experiences and roles of farmers within these two AFNs, using the findings to assess the potential and limitations of these two networks in what are two very different geographical locations. A comparative case study approach was taken, using a qualitative methodology. To the researcher’s knowledge, the comparison of a Northern AFN to a Southern AFN has not been documented, and thus this study provides a unique opportunity to observe how the AFNs are similar and how they are different in these two distinct locations. Data was collected primarily through qualitative interviews with farmers in each AFN case study, together with direct observations at points of sale. The findings from this thesis demonstrate that common assumed narratives about AFN farmers, that they are small scale, environmentally sustainable and socially just, are more complex than the literature suggests when held up to the varied reality of farmers’ experiences and livelihoods. The valuation or devaluation of local food shapes farmers’ successes at market, along with the economic, political, and physical spaces for farmers within each city. In Toronto, farmers both benefit from, and co-construct, narratives that value local food, as they cater to predominantly elite consumers. In Belo Horizonte, farmers attempt to divorce their food from its local origins by ‘sterilizing’ it to relate it to supermarket food. Each AFN model privileges certain groups to the disadvantage of others. The Toronto case study AFN focused on the participating farmers to the exclusion of low-income consumers, and the Belo Horizonte case study AFN focused on the low- income urban consumer to the detriment of participating farmers. This thesis makes a contribution to the AFN literature by providing a Southern perspective to a literature that has been predominantly Northern-based, including demonstrating that assumptions about valuation of the ‘local’ and of an elite class of consumer within AFNs do not hold true in the case of Belo Horizonte.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».