Grass-roots Innovation for Justice in Urban Food Provisioning
Notice bibliographique
Résumé
This paper draws on an international research collaboration to examine grass-roots innovations in food provisioning in five urban locations. These include affordable food projects, comprising social supermarkets and a vegetable box delivery scheme, in Brighton & Hove, UK; an affordable food project targeting black communities in Toronto, Canada; a food fund piloted in Montpellier, France; Solidarity Kitchens in São Paulo, Brazil; and primary school gardens in Cape Town, South Africa. The paper examines the innovative features of these experiences, their comparison to conventional food banks, and their transformative impact on existing food aid narratives and practices. Grass-roots food provisioning models gained traction during the Covid-19 pandemic to address increased food insecurity and offer dignified, culturally appropriate support amid lockdowns. The challenges encountered by these innovations comprise their dependence on surplus food, logistical problems, funding limitations, and the requirement for ongoing volunteer support. Transformative aspects include their empowerment of marginalised groups, fostering of community alliances, and shifting of perspectives on food insecurity, aiming to create sustainable and just local food systems. The paper concludes by emphasising the need for funding to consolidate innovations as well as collaboration between researchers and practitioners to constructively scrutinise innovations and build knowledge on lived experience of food insecurity and injustice. International comparison and learning can enhance capacities, methodologies, and help develop justice-informed alternatives to the prevailing food aid model.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».