Co-creating a festival with and for rural commoning initiatives: a transdisciplinary place-based process
Notice bibliographique
Résumé
Transdisciplinary collaboration is well-established in sustainability science scholarship. Stakeholders from the cultural and artistic sector can significantly enrich the co-creation process by providing diverse perspectives on caring for people and places in marginalized areas. A key challenge is engaging these stakeholders early in the co-design phase to foster a sense of co-ownership and shared responsibility. To date, artists and cultural experts are mostly involved as service-providers, with little opportunity to embed their visions and values in the project at stake. Drawing on a legacy of transdisciplinary and participatory action research, we present an early collaboration involving architects, designers, cultural and sports association members, educators, farmers, workshop facilitators, and artists. This collaboration focused on co-creating a rural festival to showcase and connect commoning initiatives, and to foster a sense of care for community and environment, in a moment of vulnerability and isolation due to the COVID-19 pandemic. Our case study illustrates how festivals can catalyze enthusiasm and energy, engaging the wider public in lived experiences of collective care for social-ecological systems, and providing a platform for marginalized voices, challenging dominant narratives about rural livelihoods and well-being. The research highlights the potential for creating actionable knowledge that is reflective of local contexts and needs. Results also demonstrate how arts- and place-based methods can provide boundary objects that blur disciplinary differences and facilitate dialogue on complex and sensitive sustainability-related issues. We discuss how these methods can be further incorporated into transdisciplinary research and reflect on the practical and ethical challenges posed by early co-design and festive events.
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 | 0,044 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,027 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».