Switching the Telescope Lens: A Sociomaterial Perspective of Sustainable Agricultural (Proto)Practices Transfer in an Agrifood Supply Chain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study investigates the implementation and transfer of sustainable agricultural practices (SUSAPs) across a multitier agrifood supply chain (SC) using Brazilian poultry farming as the empirical context. We conduct an interpretive case study of buyer–supplier–subsupplier triads, including those certified under Global Good Agricultural Practices (GAP) and noncertified counterparts, using interviews, observations, and secondary data. Adopting a sociomaterial perspective, we investigate how SUSAPs' components—meanings, materials, and competencies—are embedded within specific SC tiers and transferred across the triad. A zoom‐in analysis reveals that only animal welfare is a fully adopted practice, whereas waste management, working conditions, and biosecurity remain in development as protopractices. A zoom‐out analysis of SUSAPs' components shows limited buyer influence across the triad, while first‐tier suppliers facilitate SUSAP transfer. We advance theory by demonstrating how a sociomaterial perspective explains the degree of SUSAPs' implementation and transfer, and introducing the boomerang effect , illustrating how first‐tier suppliers enable SUSAP implementation among certified and noncertified subsuppliers to ensure safer and more sustainable products. These insights help managers transfer SUSAPs into their SCs by leveraging first‐tier suppliers as boundary spanners.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».