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Enregistrement W3091876582 · doi:10.1007/s11213-020-09547-4

Assessing Community Contributions to Sustainable Food Systems: Dietitians Leverage Practice, Process and Paradigms

2020· article· en· W3091876582 sur OpenAlexafffundabout
Liesel Carlsson, Edith Callaghan, Göran Broman

Notice bibliographique

RevueSystemic Practice and Action Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesBlekinge Tekniska HögskolaVINNOVAAcadia University
Mots-clésCausal loop diagramDelphi methodLeverage (statistics)Process (computing)Knowledge managementSystems thinkingFood systemsAction (physics)Process managementSustainabilityContext (archaeology)Management scienceComputer scienceBusinessSystem dynamicsFood securityEngineeringGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Food systems are not sustainable, and efforts to address this are paralyzed by the complex networks of food system actors and factors that interact across sectoral and geographic scales. Actions at the community level can positively contribute toward globally sustainable food systems (SFS). Assessing such contributions has two central challenges: 1) a lack of methods that support alignment between communities and across scales, balanced against the need to involve the community in developing relevant indicators; and 2) the absence of adequate, fine grained data relevant to the community. Addressing these two challenges, this paper illustrates a proposed procedure that supports community engagement with, and assessment of, their contributions. Engaged by a community of Canadian dietitians, researchers used the Delphi Inquiry method, guided by the Framework for Strategic Sustainable Development, to address the first challenge, and causal loop diagrams informed by the Cultural Adaptation Template to address the second. Indicators were developed for dietitian-identified actions and outcomes for SFS. Modeling indicator interactions provide insight into how some actions are influenced by and reinforce the value placed on SFS within the professional cultural paradigm, as well as priority areas for action and measurement. Process-oriented assessment is useful in the context of partial and subjective understandings of a dynamic system, and supports continual adjustment in action. This article offers theoretical and practical insight for community engagement in addressing some of the systemic challenges in food systems. It accommodates community-based knowledge, applies process-indicators, and emphasizes the importance of cultural paradigms as a driving force of community-level actions, and overall system change. Under current conditions, facilitating SFS literacy among dietitians can amplify adaptations for broader SFS development.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0140,011
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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