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Enregistrement W2970973714 · doi:10.5304/jafscd.2019.091.042

Making Place for Local Food: Reflections on Institutional Procurement and the Alberta Flavour Learning Lab

2019· article· en· W2970973714 sur OpenAlexafffundabout
Michael Granzow, Mary Beckie

Notice bibliographique

RevueJournal of Agriculture Food Systems and Community Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésFlavourProcurementBusinessFood scienceMarketingChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part case study, part reflective essay, this paper examines questions of place and scale in relation­ship to local food initiatives and, in particular, institutional procurement. A recent emphasis on “place-based” rather than “local” food systems presents an opportunity to ask, What would local food look like here? The Canadian province of Alberta is a unique place defined by a set of geographical, historical, and cultural relationships and connections around food. Through the case of the Alberta Flavour Learning Lab (Alberta Flavour), an institutional procurement initiative focused on “scaling-up” local food, we discuss how an increased emphasis on context and place acti­vates strategic directions for thinking about food system change. We consider Alberta Flavour as a site of strategic localism that involves actively craft­ing a scale of local food that functions within a particular context. Rather than reinforcing divides between conventional and alternative food systems, Alberta Flavour interfaces between the broader values of the local food movement and the current realities of Alberta’s agri-food landscape and cul­ture. We argue that the initiative’s hybrid and prag­matic approach to “getting more local food on more local plates,” while not radical, nonetheless contributes to positive food system change through “transformative incrementalism” (Buchan, Cloutier, & Friedman, in press).

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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