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Enregistrement W2565363077 · doi:10.15353/cfs-rcea.v3i2.146

The dilemma of scaling up local food initiatives: Is social infrastructure the essential ingredient?

2016· article· en· W2565363077 sur OpenAlexaffvenueabout
Sean Connelly, Mary Beckie

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatus quoFood systemsTransformative learningMainstreamBusinessScale (ratio)Competition (biology)ReflexivityDilemmaMarketingFood securityEconomicsPolitical scienceSociologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to reflect on and compare two responses to the challenge of scaling up local food initiatives. Comparative case studies of the Good Food Box in the City of Edmonton and the Rimbey farmers’ market are used to examine the different strategies used to scale up their impacts as a means of providing a meaningful alternative to the status quo. Our findings suggest that investments in social infrastructure are crucial for maintaining the values and integrity of local food initiatives and also to highlight the challenges of doing so while in competition with the mainstream food system. Our research identifies how social infrastructure investments for local food initiatives can support radical and strategic incremental changes by managing the risk associated with transformative local food activities and provides opportunities for a reflexive approach to scale by identifying the levers and catalysts for broader change to ensure that investments in food system infrastructure are not made merely for the sake of scaling-up. Social infrastructure is identified as critical for building support for, and attention to, opportunities to scale out and develop connections, networks and partnerships for change beyond food.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,034
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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