Urbal: Un metodo olistico per valutare collettivamente l'impatto delle innovazioni sociali sulla sostenibilità dei sistemi alimentari
Bibliographic record
Abstract
I sistemi e i regimi alimentari dominanti nelle regioni più ricche del pianeta hanno conseguenze negative sia a livello ambientale che sanitario, economico, sociale e politico.In particolare, nei sistemi alimentari urbani, si concentrano i bisogni ma non i mezzi di produzione, sollevando questioni di sostenibilità particolarmente critiche.Molte delle soluzioni si trovano a livello locale o regionale.Nelle città si assiste ad un proliferare di iniziative.Qual è il loro contributo alla trasformazione dei sistemi alimentari?Come valutare il loro impatto?E come accompagnare la loro scalabilità e la transizione verso una maggiore sostenibilità (Geels e Schot, 2007)?Questi sono i quesiti affrontati da Urbal 67 , che propone un metodo partecipativo per valutare l'impatto delle innovazioni sociali urbane sulla sostenibilità dei sistemi alimentari.67 Il metodo Urbal ("Urban Driven Sustainable Food System Innovations") è stato sviluppato da un team multidisciplinare e internazionale di ricercatorɜ ed espertɜ di sistemi alimentari tra il 2018 e il 2023.Il progetto di ricerca Urbal (N° FC 2015/2440 -N° FDNC Ellgt 00063479) è stato sostenuto dalla "Thought for Food Initiative" della Fondazione Agropolis, dalla Fondazione Cariplo e dalla Fondazione Daniel & Nina Carasso, attraverso il programma "Investissements d'avenir" dell'ANR-10-LABX-0001-01.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".