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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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,007
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 GPT0,242
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 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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