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Enregistrement W4413009852 · doi:10.1016/j.futures.2025.103679

Shaping circular futures: The role of future-making practices in the transition to circular food systems

2025· article· en· W4413009852 sur OpenAlexaff
H.H.E. van Zanten, Anita Frehner, Adrian Müller, Olivier Ejderyan, Vivian Valencia, Jessica Duncan

Notice bibliographique

RevueFutures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractTransition (genetics)Circular economySociologyPolitical scienceEconomicsBiologyEcologyFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visions of circular food systems have become increasingly central to debates about sustainability, guiding strategies to reduce waste and regenerate resources. Among the at times conflicting visions that diverge in values and priorities, the transition toward circular food systems remains uncertain. We examine how everyday future-making practices reconfigure relations with waste and shape circular transitions in Switzerland. Drawing on Social Practice Theory and the concept of transformativity, we analyze how actors perform practices that reshape how waste is encountered, valued, and integrated into circular material flows in everyday life. Based on qualitative fieldwork conducted in 2023 with four cases from the Swiss food system including fertilizer production from urine, urban aquaponics, food waste redistribution, and biodynamic CSA farming, we show how different practices render alternative waste values tangible and engage people in circular futures-in-the-making through habitual, planned, and experimental modes of practices. In doing so, we highlight the everyday as a key site where contested circularity visions are negotiated, adapted, and implemented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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