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Enregistrement W4417295597 · doi:10.1177/00420980251398620

Between state–community partnerships and austerity: The everyday networked governance of Montreal’s solidarity greenhouses

2025· article· en· W4417295597 sur OpenAlexafffundabout
Nathan McClintock, Sophie L. Van Neste, Chantal Gailloux, Florence Barnabé, Caroline Flory-Célini

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésAusterityCorporate governanceSolidarityPopularityEveryday lifeFunction (biology)Collaborative governancePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouses are becoming a regular feature of the urban landscape, their popularity driven in part by an eco-futurist, techno-optimist vision of “vertical farming” that articulates with entrepreneurial green urbanism. In Montreal (Quebec, Canada), however, urban greenhouses tend to be small-scale, low-tech infrastructures operated by networks of state, non-profit, and community actors, with an equity-oriented mission of working in solidarity with–and providing material support for–marginalized populations. In this article, we characterize the everyday governance of these “solidarity greenhouses” ( serres solidaires ) and examine the conditions that mediate their emergence and success within twin contexts of austerity and entrepreneurial urbanism. Examining three key challenge areas–project definition, municipal regulations, and funding–and how project leaders navigate them, we reveal how everyday governance is a function of relational and differential power between partners and the ability to navigate a shifting funding landscape. Governance is further deeply influenced by Quebec’s unique “community action” model and the ongoing dismantling of a once-robust welfare state.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,019
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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