Imagining Just and Sustainable Food Futures: Using Interactive Visualizations to Explore the Possible Land Uses and Food Systems Approaches in Revelstoke, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Food systems are linked to multiple critical sustainability issues such as climate change, environmental degradation, and growing socioeconomic inequalities, and there is a clear need for transformative changes in how food systems are imagined and enacted. For transformations to occur, local governments and stakeholders must be able to consider achievable and desirable futures that involve radically different reconfigurations of space and land use. Based in Revelstoke, Canada, this study uses interactive visualization methods to engage local government and food systems stakeholders in an exploration of three future food systems scenarios that center on changes in food supply, food affordability, and food governance. An interactive visualization tool was developed using the Unity3D game engine, which visualizes how transformations of an underutilized railway site in Revelstoke may appear in 2100. The visualizations were presented to the study participants (n = 10) through an online, Zoom-based workshop, where ‘walkthroughs’ of the scenarios were performed by the researchers and the participants subsequently provided feedback. The results of this study indicate that visualization tools can elicit emotional responses, convey human relationships with food and nature, communicate power dynamics, and incorporate social justice considerations. The results also show that the visualization’s representation of local infrastructure and services, the completeness of a virtual environment, and the plausibility of a depicted future affect the user assessment of the visualized scenarios.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,006 | 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 ».