Small wins in practice: Learnings from 16 European initiatives working towards the transformation of urban food systems
Notice bibliographique
Résumé
• Small, incremental changes often go unnoticed in systems transformation processes. • The Small Wins Framework assess the transformative potential of such progress. • Small wins may manifest differently in different geographical and social contexts. • Social, political, and economic shocks seen as accelerators of change. • Applied framework likely to be more effective as a reflexive monitoring tool. In this study, we examine how 16 initiatives across Europe are addressing ‘wicked’ food system issues by mobilising local networks and implementing small-scale but impactful changes in urban and peri -urban regions. To map the potential of these initiatives to contribute to large-scale change, we apply the Small Wins Framework proposed by Termeer & Dewulf (2019) . By analysing data collected through interviews with participants working on initiatives spanning 13 cities across 9 European countries, we identify the manifestation of six propelling mechanisms that signal the capacity of small wins to bring about systemic change. Findings from this study reveal the presence of most mechanisms across the included initiatives. However, the ways in which these mechanisms appear depend on various factors such as stakeholder motivation, the maturity of the initiative, the need for additional funding, local food culture, and the regional and national political landscape among others. Our analysis indicates that the Small Wins Framework could be successfully used as a mapping tool in urban transformation processes, but it is likely to be more effective as a tool for reflexive monitoring rather than ex-post evaluation. Drawing on the impacts of various large-scale disruptions on the initiatives, we suggest that social, political, and economic shocks can present windows of opportunity to accelerate change and that initiatives performing well under such pressure should be supported in their pursuit of systems transformation. Lastly, we recommend non-linear growth strategies such as spreading, deepening, and expanding, as ways to compound the impact of small wins.
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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 | 0,045 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».