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Enregistrement W2558512557 · doi:10.1111/1559-8918.2016.01088

What Is a Sustainable Innovation? Cultural and Contextual Discoveries in the Social Ecology of Cooking in an African Slum

2016· article· en· W2558512557 sur OpenAlexaff
WILLIAM SCHINDHELM GEORG, Peter Jones

Notice bibliographique

RevueEthnographic Praxis in Industry Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensOntario College of Art and DesignArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agricultureSlumIndigenousContext (archaeology)EthnographyPovertySociologySustainable livingEveryday lifeSustainabilityEcologyEconomic growthPolitical scienceGeographyEconomicsAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates how a close understanding of human activity can inform the design of culturally and contextually sustainable innovations for subsistence markets. Building on existing literature related to poverty alleviation initiatives and an ethnographic field study, this project attempted to understand the cultural and contextual challenges to the substitution of unhealthy and unsustainable biomass as cooking fuels by cleaner and competitive cooking alternatives in Kitintale, an urban slum in Kampala, Uganda. We share new research findings and experience from a recent ethnographic study that reveals the incompatibility of modern innovation theory with the realities of the deeply knitted everyday practices in the social ecology of slum life. As the findings of this project suggest, broad claims that disruptive innovation can shift existing practices, change demand and displace market leaders through the creation of new value networks might not fully apply in a context where the existence of cultural patterns have shaped the evolution of indigenous solutions over generations, and reactivity to daily circumstances is high.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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