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Enregistrement W3010697004 · doi:10.21083/ruralreview.v2i1.6093

What do Farmers Think about Food Value Chains?: A Phenomenological Study of Farmers in Southern Ontario

2018· article· en· W3010697004 sur OpenAlexaffvenueabout
Monika Korzun

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingFood systemsBusinessFocus groupQualitative researchValue (mathematics)Agricultural scienceAgricultureFood securityGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many claim the industrial food system has complicated the supply chain, adding a large variety of actors, such as wholesalers and distributors that result in weaker local food systems. Direct marketing has often been promoted as the best alternative. Although direct marketing is a good option for some, many farmers find it cumbersome as it is time consuming and drains resources in return for profits that are not guaranteed. Food value chains (FVCs) provide farmers with a third option. FVCs are a potential response to the increasing demand for differentiated food including food that is sourced locally, food that provides fair compensation to farmers and promotes environmental and social improvements. FVCs have been steadily increasing in Southern Ontario. Online distribution channels, food box programs, online meal kits, small and alternative retails and mobile markets have sprouted to meet the demand of local food while handling high volumes of quality food and aiming to build local food systems. Although some research has been done to demonstrate the benefits of FVCs on consumer satisfaction and on farmers economically, little qualitative research examining the motivations, opportunities and challenges of farmers participating in FVCs have been recorded. Utilizing phenomenology, in-depth interviews with farmers will identify reasons for participating in FVCs, their perceptions of opportunities and challenges as well as their opinions about FVCs generating social and environmental benefits of developing strong local food systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0200,009
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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