The Defining Characteristics of Agroecosystem Living Labs
Notice bibliographique
Résumé
In response to environmental, economic, and social challenges, the living labs approach to innovation is receiving increasing attention within the agricultural sector. In this paper, we propose a set of defining characteristics for an emerging type of living lab intended to increase the sustainability and resilience of agriculture and agri-food systems: the “agroecosystem living lab”. Drawing on first-hand knowledge of case studies of large initiatives from Canada and France and supported by eight other cases from the literature, we highlight the unique nature of agroecosystem living labs and their distinct challenges with respect to their aims, activities, participants, and context. In particular, these living labs are characterized by exceptionally high levels of scientific research; long innovation cycles with high uncertainty due to external factors; and the high number and diversity of stakeholders involved. Both procedurally and conceptually, we link to earlier efforts undertaken by researchers seeking to identify urban living labs and rural living labs as distinct, new types of living labs. By highlighting what makes agroecosystem living labs unique and their commonalities with other types of living labs, we hope to encourage their further study and help practitioners better understand their implementation and operational challenges and opportunities.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».