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Enregistrement W4283587227 · doi:10.3390/su14137776

How Does Context Contribute to and Constrain the Emergence of Responsible Innovation in Food Systems? Results from a Multiple Case Study

2022· article· en· W4283587227 sur OpenAlexaffabout
Renata Pozelli Sabio, Pascale Lehoux

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)MediationInterpersonal communicationKey (lock)Affect (linguistics)Process (computing)Food systemsPublic relationsBusinessPolitical scienceSocial psychologySociologyPsychologyFood securityGeographyEcologyComputer scienceCommunicationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organizations and practices that contribute to the resolution of major societal challenges are key to achieving a transition towards sustainable and resilient food systems. Previous research identified contextual elements that affect the emergence of organizations and practices with responsibility characteristics, but how this process unfolds remains poorly articulated. Our study thus focuses on how contextual dimensions may contribute to or constrain the emergence of responsibility in food systems. We applied a multiple case study design and conducted 34 semi-structured interviews with 30 organizations in the province of Québec (Canada) and in the state of São Paulo (Brazil). Our across-case analyses clarify how multiple contextual dimensions both contribute to and constrain the emergence of responsibility. More specifically, our findings show that while contextual dimensions shaped by the dominant food system constrain the emergence of responsibility, the same dimensions also contribute to it when they embed responsibility principles. One key contribution of our study is to show that interpersonal relations are an important mediation mechanism that helps to modify contextual elements, so they can contribute to the emergence of responsibility. This study’s findings can inform research and policy aiming to design institutional environments that promote a transition towards more responsible food systems.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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