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Enregistrement W4205383089 · doi:10.32920/14645889

Coalition Building and Maintenance: The case of Food Secure Canada (2001-2012)

2021· preprint· en· W4205383089 sur OpenAlexaffabout
Sarah Duni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceFood securityPolitical scienceCivil societyContext (archaeology)Food sovereigntyPublic relationsPoliticsSovereigntyPublic administrationBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study deals with the question of advocacy coalition formation and maintenance, in the specific case of Food Secure Canada (FSC), a pan-Canadian alliance of non-profit organizations and individuals working together to advance food security and food sovereignty in Canada. Using theoretical frameworks from literature on the Advocacy Coalition Framework and Resource Mobilization Theory, this dissertation provides a case study of FSC. Examining food civil society organizations in Canada from the 1970’s onward, this study provides insights on the social, economic and political context that surrounded the formation of FSC as an advocacy coalition. Through review of existing reports and documents produced by FSC and 21 semi-structured interviews this project provides insights into the role of coalition building and maintenance. The study provides insights on how advocacy coalitions form, maintain unity and deal with internal differences and how they utilize resources in overcoming organizational challenges. This study also explores how FSC built consensus around its three goals -zero hunger, a sustainable food system, and healthy and safe food - between 2001-2006 and how it managed to stir its Policy Framework of food security to food sovereignty between 2006-2012. This case study, will contribute to the literatures on food policy and advocacy coalitions with a focus on the role of coalition building and maintenance in the policy making process.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0560,015
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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