Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is a disruption which has posed challenges to food sector organizations. Yet it may also provide an opportunity for growth of and change in these organizations. Our aims were to describe the surge in demand and innovations introduced by a rural food distribution cooperative and to critically assess responses in light of organizational resilience literature. We chose an organizational case study approach with mixed methods. Data sources included: existing reports, newsletters, policies and quantitative indicators; and new stakeholder interviews (n=20). We describe: the development and nature of the cooperative; its consolidation and anticipatory planning; the March 2020 surge in orders (133/week in February to 205/wk in March); the prioritization of health and safety in modifying product receiving and delivery methods; the warehouse reorganization and product aggregation doubling to twice per week; the strains on employees and human resource challenges; yet the growing organizational resilience. We reflect on the small role of the cooperative in the inequitable agri-food system of the counties it serves, yet the strong role it plays with other food security oriented organizations in keep with its values. Further work, both research and practice development, can continue to explore the ways in which complex multi-stakeholder, not-for-profit, socially and environmentally principle food organizations can better navigate disruptions in the coming years, particularly in rural areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».