Trans-local reflexive learning for urban food system transformation: developing an approach while doing it
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, on a global scale, many local initiatives have emerged aimed at multi-actor urban food system transformation. The challenges that actors in the initiatives face in their attempts to transform the local food system are ideally scaffolded by reflexive learning, for example by reflecting on own practices but also through in-depth knowledge exchange with actors from comparable initiatives. However, such knowledge exchange is hard to arrange due to time and availability of the actors, their geographical distance, and the need to tailor the learning method so that learning needs of the one are matched with lessons learned of the other and vice versa. This study aimed to work towards time and distance independent translocal reflexive learning on transforming urban food systems, through a reflexive action oriented research approach. Researcher took the role of interviewers as well as translators and facilitators of the learning. Data was gathered and learning was facilitated by means of dialogic timeline interviews and workshops with (at least) coordinating actors of 15 urban food system transformation initiatives across Europe. In three cases, these interviews and workshops were held with multiple stakeholders in those initiatives - and representatives of another similar initiative - so as to create an equal playing field for responsible and reflexive urban food system transformation. Combined deductive and inductive transcript and researcher note analysis yielded insights in the activity logic of these initiatives, amongst which various strategies to address commonly experienced transformation challenges, as well as insights into the value of the learning approach. We conclude the study with recommendations for improved facilitation of time and place independent reflexive translocal learning between actors who coordinate urban food system initiatives and their stakeholders, and further research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».