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Enregistrement W1859014568 · doi:10.1111/joac.12131

Food Sovereignty and <i><scp>F</scp>ome <scp>Z</scp>ero</i>: Connecting Public Food Procurement Programmes to Sustainable Rural Development in <scp>B</scp>razil

2015· article· en· W1859014568 sur OpenAlexafffund
Hannah Wittman, Jennifer Blesh

Notice bibliographique

RevueJournal of Agrarian Change · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésFood securityFood sovereigntyLivelihoodEconomic growthBusinessRestructuringFood systemsAgricultureEconomicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global discourse on food sovereignty suggests several mechanisms for improving food security and agricultural livelihoods, including redistributive land reform and restructuring of markets to improve food distribution and access. In Brazil, the Fome Zero (Zero Hunger) social welfare programme has created innovative links between public nutrition and food security programmes and rural development initiatives through mediated market support for the family farm sector. We report on a participatory assessment of the experience of land reform beneficiaries in seven municipalities in Mato Grosso, Brazil, who were contracted to produce food for the Programa de Aquisição de Alimentos (Food Procurement Programme, PAA) and the Programa Nacional de Alimentação Escolar (National School Feeding Programme, PNAE) under the umbrella of Fome Zero. This analysis offers insight into the opportunities and challenges related to participation in mediated ‘farm‐to‐institution’ food procurement programmes, and assesses their influence on key food sovereignty principles, including agro‐ecological transition, increased market stability and farmer autonomy.

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)0,005
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations137
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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