Paths of convergence for agriculture, health, and wealth
Notice bibliographique
Résumé
This special feature calls for forward thinking around paths of convergence for agriculture, health, and wealth. Such convergence aims for a richer integration of smallholder farmers into national and global agricultural and food systems, health systems, value chains, and markets. The articles identify analytical innovation, where disciplines intersect, and cross-sectoral action where single, linear, and siloed approaches have traditionally dominated. The issues addressed are framed by three main themes: (i) lessons related to agricultural and food market growth since the 1960s; (ii) experiences related to the integration of smallholder agriculture into national and global business agendas; and (iii) insights into convergence-building institutional design and policy, including a review of complexity science methods that can inform such processes. In this introductory article, we first discuss the perspectives generated for more impactful policy and action when these three themes converge. We then push thematic boundaries to elaborate a roadmap for a broader, solution-oriented, and transdisciplinary approach to science, policies, and actions. As the global urban population crosses the 50% mark, both smallholder and nonsmallholder agriculture are keys in forging rural-urban links, where both farm and nonfarm activities contribute to sustainable nutrition security. The roadmaps would harness the power of business to reduce hunger and poverty for millions of families, contribute to a better alignment between human biology and modern lifestyles, and stem the spread of noncommunicable chronic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,040 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».