Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, numerous studies have documented the successes and limitations of place-based initiatives that aim to promote healthy, equitable, and sustainable food systems. This research has also investigated the ways that these initiatives have become part of broad-based networks that connect a range of actors across sector, scale, and place. However, little attention has been given to how these different initiatives and networks engage with the state in an effort to impact food policy while adhering to goals of health, equity, and sustainability. In response, this chapter explores the intersections between food systems governance and social movement mobilization, examining the role of policy-making process and the efforts of non-profit organizations and grassroots coalitions to promote empowerment, community development, and broader food systems transformation. Specifically, we ask how social movements can advance food policy, while also modelling alternative food futures through processes of policy development. We pay particular attention to the complex ways in which these aims coexist, teasing out the tensions, possibilities, and the overall complexity of their interactions. Reflecting on a series of engagements in Canada, we argue that by prefiguring collaborative processes of engagement, critical inquiry, action, and reflexivity, social movement networks have the ability to strengthen relationships, analysis, and collective strategies for change.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,034 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».