Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to meet the 2015 Paris Agreement for 1.5°C global warming, per capita emissions need to come down to 2.9 tonnes by 2030. Food systems are known to be a significant source of an individual’s carbon footprint and demands attention in sustainability management. The objective of this research is to conceptualise and define an intersection between contagion theory and socio-ecological systems models. This is achieved using a population dynamics model between two groups characterised by a distinct food regime: omnivores and vegans. The greenhouse gas emissions of each food regime is used to estimate the city’s changing carbon foodprint as the food regimes shift by social contagion. Social contagion is identified as a catalyst for social tipping points, and emission pathways are explored with a variety of different contagion variables to test sensitivity towards a tipping point. The main finding is that the urban carbon foodprint can be reduced significantly with widespread adoption of veganism, but that the foodprint reaches a minimum at 1.97 tonnes CO2-equivalent per capita. This demonstrates the need to embed food demand in urban climate governance such as nudging towards plant-based food alternatives. Nudging is discussed as a lever of ecological importance to social contagion. Lastly, socio-ecological contagion is defined as the interactions between social contagion and damage done to ecological systems to measure peer-to-peer spread of environmental stewardship agendas, such as the journey to Veganville.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».