Virtual barriers: unpacking the sustainability implications of online food spaces and the Yellowknife Farmers Market’s response to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Through their support of local agriculture, relationships, and healthy diets, farmers markets can contribute to a sustainable food system. Markets like the Yellowknife Farmers Market (YKFM) are social spaces that support local food, yet the COVID-19 pandemic has forced changes to their current model. We explore the potential of online marketplaces to contribute to a resilient, sustainable food system through a case study of the YKFM. METHODS: In 2019, a collaborative mixed-method evaluation was initiated by the YKFM and university partners in the Northwest Territories (NWT), Canada. The evaluation included an in-person Rapid Market Assessment dot survey and questionnaire of market patrons from two YKFM dates prior to the pandemic. Due to COVID-19, a vendor survey and interviews were deferred. Data collected from the two patron surveys, alongside researcher observations, available literature, public announcements, and informal email and phone discussions, inform the discussion. RESULTS: For the patron surveys, 59 dot survey and 31 questionnaire participants were recruited. The top motivators for attendance were eating dinner, atmosphere, and supporting local businesses, and most patrons attended as couples and spent over half of their time talking to others. The YKFM did not move online; instead, they proposed and implemented a "Shop, don't stop" market. Informal conversations suggested the small scale of the market and technology challenges were perceived barriers to moving online. The physically-distanced market was well-attended and featured in local media. CONCLUSIONS: NWT food strategies rely on farmers markets to nurture a local food system. Data suggest a potential incongruence between an online model and important market characteristics such as the event-like atmosphere. Available literature suggests online markets can support local food by facilitating purchasing and knowledge-sharing, yet they do not replicate the open-air or social experience. The decision not to move online for the YKFM reflects market patron characteristics and current food context in Yellowknife and the NWT. While online adaptation does not fit into the YKFM plan today, online markets may prove useful as a complementary strategy for future emerging stressors to enhance the resiliency of local systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».