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Enregistrement W4375864187 · doi:10.1080/21683565.2023.2207473

Compromise in the making of urban agroecology: grassroots initiatives and the politics of experimentation in Madrid, Spain

2023· article· en· W4375864187 sur OpenAlexafffund
Émilie Houde-Tremblay, Geneviève Cloutier, Nathan McClintock, René Audet, Alain Olivier

Notice bibliographique

RevueAgroecology and Sustainable Food Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité Laval
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCompromiseGrassrootsAgroecologyPoliticsPolitical scienceEnvironmental planningPublic administrationEconomic growthGeographyEconomicsAgricultureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In some cities, food movements are mobilizing around agroecology, using the materiality of their lived environment and their social interactions to put their vision of future food systems into practice. These initiatives unfold in contexts where resources are often limited, forcing trade-offs between activists’ visions of agroecology and what they can do in the immediate future. Drawing on documentary research, 26 semi-structured interviews, and over 100 hours of observation, we examine the evolution of agroecology in Madrid, Spain, focusing on the deployment of three initiatives. We find that to cope with precarity, some activists adapt their practices by adopting scaling-up strategies that involve increasing the number of participants and collaborating with the City of Madrid. However, the political dimension of the simple acts like gardening or procuring agroecological food becomes less clear, raising questions and spurring debate within the social movement. The compromises made and the reflexive stance on what is gained and what is lost, we argue, ultimately are testament and contribute to agroecology’s political vision and goals, albeit in ways that are perhaps quite different from those initially envisioned.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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