First world hunger revisited : food charity or the right to food?
Notice bibliographique
Résumé
Foreword by Olivier De Schutter, UN Special Rapporteur on the Right to Food (2008-2014) 1. Hunger in the Rich World: Food Aid and Right to Food Perspectives Graham Riches and Tiina Silvasti 2. Food Banks in Australia: Discouraging the Right to Food Sue Booth 3. A Right to Food Approach: Public Food Banks in Brazil Cecilia Rocha 4. Canada: Thirty Years of Food Charity and Public Policy Neglect Graham Riches and Valerie Tarasuk 5. Hunger and Food Aid in Estonia: a Local Authority and Family Obligation Juri Kore 6. Hunger in a Nordic Welfare State: Finland Tiina Silvasti and Jouko Karjalainen 7. Poverty Amid Growth: post-1997 Hong Kong Food Banks Kwong-leung Tang, Yu-hong Zhu and Yan-yan Chen 8. Privatising the Right to Food: Aotearoa/New Zealand Mike O'Brien 9. Between Markets and Masses: Food Assistance and Food Banks in South Africa Sheryl Hendriks and Angela McIntyre 10. Erosion of Rights, Uncritical Solidarity and Food Banks in Spain Karlos Perez de Armino 11. Food Banking in Turkey: Conservative Politics in a Neo-liberal State Mustafa Koc 12 Food Banks and Food Justice in 'Austerity Elizabeth Dowler 13. Food Assistance, Hunger and the End of Welfare in the USA Janet Poppendieck 14. Hunger and Food Charity in Rich Societies: What Hope for the Right to Food? Tiina Silvasti and Graham Riches References
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».