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Enregistrement W2019390163 · doi:10.1080/19320240903346448

Places to Intervene to Make Complex Food Systems More Healthy, Green, Fair, and Affordable

2009· article· en· W2019390163 sur OpenAlexaff
Luvdeep Malhi, Özge Karanfil, Tommy Donald Noel Merth, Molly A. Acheson, Amanda Palmer, Diane T. Finegood

Notice bibliographique

RevueJournal of Hunger & Environmental Nutrition · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood systemsBusinessHealthy foodSustainable developmentEnvironmental economicsMarketingPublic relationsPolitical scienceFood securityEconomicsAgricultureFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Food Systems and Public Health conference was convened in April 2009 to consider research supporting food systems that are healthy, green, fair, and affordable. We used a complex systems framework to examine the contents of background material provided to conference participants. Application of our intervention-level framework (paradigm, goals, system structure, feedback and delays, structural elements) enabled comparison of the conference themes of healthy, green, fair, and affordable. At the level of system structure suggested actions to achieve these goals are fairly compatible, including broad public discussion and implementation of policies and programs that support sustainable food production and distribution. At the level of paradigm and goals, the challenge of making healthy and green food affordable becomes apparent as some actions may be in conflict. Systems thinking can provide insight into the challenges and opportunities to act to make the food supply more healthy, green, fair, and affordable.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations89
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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