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Enregistrement W7056625323

Expérimentations sociotechniques et innovations transformationnelles : le cas de l'agriculture

2024· other· fr· W7056625323 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Futures contract2019-20 coronavirus outbreak
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'agriculture est souvent considérée comme un facteur majeur de dégradation de l'environnement en raison de ses pratiques conventionnelles. Cette étude de cas se penche sur une approche novatrice pour réformer ces pratiques : l'utilisation d'expérimentations sociotechniques, en particulier les laboratoires vivants de l'agroécosystème (ALLs). L'objectif des ALLs est d'améliorer la durabilité et la résilience du système agricole en adoptant des pratiques agro-environnementales plus respectueuses de l'écosystème. Ils se concentrent sur l'apprentissage, l'expérimentation en contexte réel, la co-création et la participation des agriculteurs et des parties prenantes. Cependant, la mise en place d'un ALL nécessite un alignement des attentes entre les différents acteurs impliqués. Il est essentiel d'établir une confiance mutuelle et de faire preuve de patience, car les changements durables dans les pratiques agricoles ne se produisent pas du jour au lendemain. De plus, des ressources financières et temporelles suffisantes doivent être allouées pour soutenir le lancement et la mise en oeuvre de ces initiatives. Les ALLs se distinguent des laboratoires vivants (LLs) traditionnels par leur structuration des réseaux d'acteurs, leurs liens étroits avec le lieu d'expérimentation et leur dynamique d'innovation. Ils favorisent également le transfert d'apprentissage et de connaissances vers d'autres initiatives en cours, afin d'amorcer un véritable changement de régime dans l'agriculture. Cette étude de cas met en évidence l'importance des ALLs en tant qu'outils prometteurs pour réformer les pratiques agricoles conventionnelles et promouvoir la durabilité environnementale. Elle propose également des pistes pour des recherches futures visant à approfondir notre compréhension des trajectoires de développement de l'agriculture durable et à orienter les initiatives dans ce domaine. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : laboratoire vivant, expérimentation sociotechnique, apprentissage, agroécosystèmes, agriculture, développement durable, innovation de rupture, innovation ouverte, gestion stratégique de niches

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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