Adventures in Transdisciplinary Translation: Co-creating and Vetting a Novel Research Agenda on Trading Companies as Sustainability Governance Actors
Notice bibliographique
Résumé
Tropical agriculture commodities such as cocoa, coffee, and palm oil are popular ingredients across the globe. Despite their abundance, these crops have geographically few growing regions and are often concentrated in countries in the Global South. In order for products to transform from their raw form to their final consumable form, the commodities undergo significant travel and transformation across supply chains. Along these supply chains, known environmental and socioeconomic challenges are embedded at all stages. Stakeholders along the supply chain have long tried to remedy barriers and seek sustainable practices with little scalable success. But recent studies have realized there needs to be increased research dedicated towards a relatively opaque actor, traders. Traders are actors at the center of supply chains and mainly facilitate the movement of crops from upstream producers to downstream consuming markets, but they also serve as communicators along supply chains. This central position provides traders significant insight vertically across supply chains and horizontally across different crop markets. Still, little is known about how traders use this advantageous position and specialized knowledge to advance sustainability and equity goals. This thesis investigates the identified research gap using the Delphi Method and engages with traders not only as the research target but also as research participants. Working alongside academic and trading practitioners, the overall aim of this thesis is to address barriers preventing traders from operationalizing sustainability and looks at traders' self-perceived roles, responsibilities, and opportunities in furthering sustainability objectives in tropical agriculture supply chains.
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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 | 0,050 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,041 |
| Communication savante | 0,035 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».