Amplifying actions for food system transformation: insights from the Stockholm region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food is essential to people and is one of the main ways in which people are connected to the world’s ecosystems. However, food systems often cause ecosystem degradation and produce ill-health, which has generated increasing calls to transform food systems to be more sustainable. The Swedish food system is currently undergoing substantial change. A varied set of local actors have created alternative sustainability initiatives that enact new ways of doing, thinking, and organizing. These actors can increase the transformative impact of their initiatives through multiple actions and a variety of amplification processes. We analyzed the actions adopted by 29 food initiatives active in the Stockholm region using information available online. We conducted 11 interviews to better understand the amplification processes of speeding up (i.e., accelerating impact), scaling up (i.e., influencing higher institutional levels), and scaling deep (i.e., changing values and mind-sets). Our results indicated that the initiatives mainly seek to stabilize and grow their impact while changing the awareness, values, and mind-sets of people concerning the food they consume (scaling deep). However, these approaches raise new questions about whether these actions subvert or reinforce current unsustainable and inequitable system dynamics. We suggest there are distinct steps that local and regional governments could take to support these local actors via collaborations with coordinated forms of initiatives, and fostering changes at the municipality level, but these steps require ongoing, adaptive approaches given the highly complex nature of transformative change and the risks of reinforcing current system dynamics.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».