Cooperating With “Open Cards”—The Role of Small Intermediary Businesses in Realizing Sustainable International Coffee Supply
Notice bibliographique
Résumé
Despite improvements, international food supply in general and coffee supply in particular continue to cause significant greenhouse gas emissions, economic inequities, and negative impacts on human well-being. There is agreement that dominant economic paradigms need to change to comply with the sustainability principles of environmental integrity, economic resilience, and social equity. However, so far, little empirical evidence has been generated to what extent and under which conditions sustainable international coffee supply could be realized through small intermediary businesses such as roasteries, breweries, and/or retailers. This case study reports on a collaborative project between a small coffee brewery and its customers in the U.S. and a small coffee roastery and its suppliers in Mexico that demonstrates how sustainable coffee supply could look like and explores under which conditions it can be realized. A research team facilitated the cooperation using a transdisciplinary research approach, including field visits and stakeholder workshops. The project (i) assessed the sustainability challenges of the current supply and value chains; (ii) developed a vision of a joint sustainable coffee supply chain; (iii) build a strategy to achieve this vision, and (iv) piloted the implementation of the strategy. We discuss the project results against the conditions for sustainable international coffee supply offered in the literature (why they were fulfilled, or not). Overall, the study suggests that small intermediary coffee businesses might have the potential to infuse sustainability across their supply chain if cooperating with “open cards.” The findings confirm some and add some conditions, including economic resilience through cooperation, problem recognition, transparency, trust, and solidarity across the supply chain. The study concludes with reflections on study limitations and future research needs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».