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Enregistrement W4256539995 · doi:10.32920/ryerson.14654862

An Inventory and Analysis of Sustainable Food System Projects Implemented at Canadian Universities

2021· preprint· en· W4256539995 sur OpenAlexfundaboutno aff
Ruvena I. Buslovich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHEC MontréalConnaught FundUniversity of TorontoQueen's UniversityVictoria UniversityBrescia University CollegeLakehead UniversityTrent UniversityAlgoma UniversityYork UniversitySaint Paul UniversityBrock UniversityConcordia UniversityMcMaster UniversityUniversity of Ontario Institute of TechnologyKing's University CollegeHuron University CollegeBishop's UniversityNipissing UniversityUniversity of WaterlooWilfrid Laurier UniversityUniversity of WindsorUniversity of Ottawa
Mots-clésBusinessEngineering managementProject managementMarketingKnowledge managementEngineeringComputer scienceSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this project is to conduct an analysis of sustainable food system (SFS) projects implemented at Canadian universities. An inventory of SFS projects on Canadian university campuses was developed through a detailed content analysis of university websites. Gaps in the existing programs were explored through interviews with representatives from 40 of the 201 identified SFS projects. The interviews addressed project operations, definitions, motivations, approvals processes, challenges, lessons learned, project future, links to other projects, suggestions to other projects, and additional comments. These interviews found that even across different SFS project categories, there are strong common lessons and suggestions that can be applied to other existing or new projects, such as channeling passion into starting projects despite the obstacles faced, and building support networks. These results will help other SFS projects in their quest to address the environmental, social, and economic challenges faced by the parts of the food system: production, processing, access, distribution, consumption, and waste management.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0210,037
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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