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Enregistrement W4408411080 · doi:10.3390/agriculture15060611

Food System Scenarios in Uncertain Futures: A Case Study on Long-Term Local Food System Planning in Revelstoke, Canada

2025· article· en· W4408411080 sur OpenAlexafffundabout
Robert Newell, Colin Dring, Lauren J. King

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFutures contractTerm (time)Food systemsBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental planningFood securityAgricultureEcologyFinanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scenario planning is a potentially effective method for supporting long-term planning for sustainable and resilient food systems; however, scenario exercises are often limited by too much focus on a single preferred future, not accounting for uncertainty in global trajectories and future conditions. This study engaged local food system actors in Revelstoke (Canada) in a workshop that explored a qualitative, scenario-based approach to long-term food systems planning in the face of uncertain futures. The study involved applying different global narratives to identify future local scenario alternatives that respond to the socioeconomic, environmental, and political pressures in these narratives. This study identifies two trajectories and sets of possible future conditions (i.e., Scenario 1 and Scenario 2) that differ from one another in the following areas: (1) health and wellbeing, (2) connectivity and scale, (3) human–environment interactions, and (4) economies and the nature of work. Additionally, the strengths and weaknesses of the qualitative scenario method developed and used in this study were identified, including considerations related to the application of the method, participant selection, the nature of the data, and the assessment (or lack thereof) of the likelihoods of future events. The insights from such a scenario-planning approach can be used to stimulate thinking about what actions and interventions are useful for making progress toward local wellbeing, sustainability, and resilience in the face of global challenges and exogenous shocks.

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)0,000
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 enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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