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Enregistrement W4282833285 · doi:10.1007/s11625-022-01154-7

Amplifying actions for food system transformation: insights from the Stockholm region

2022· article· en· W4282833285 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesStockholms UniversitetVolkswagen FoundationSvenska Forskningsrådet FormasNiedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur
Mots-clésTransformative learningFood systemsSustainabilityVariety (cybernetics)Sustainable developmentSet (abstract data type)Adaptation (eye)Systems thinkingBusinessPolitical sciencePublic relationsEnvironmental resource managementSociologyEconomicsPsychologyComputer scienceEcologyFood securityAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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