Urban Food Systems Strategies: A Promising Tool for Implementing the SDGs in Practice †
Notice bibliographique
Résumé
The UN’s 2030 Agenda for Sustainable Development, and the transition from Millennium Development Goals (MDGs) to Sustainable Development Goals (SDGs), heralds an important turn in global sustainability policy. With implementation now taking place in all countries, regardless of GDP, a key question is how affluent governments in large metropolitan areas can effectively contribute to global sustainable development. This paper argues that urban food systems strategies—a relatively new tool in local policymaking in the Global North—have the potential to amplify and consolidate national and international efforts in this direction and facilitate a more synergistic approach to SDG implementation. An in-depth comparative analysis of the 2030 Agenda and the sustainable food systems strategies of five of the ten largest cities in North America—New York, Philadelphia, Los Angeles, Chicago, and Toronto—helps to uncover key gaps and areas of convergence between goals, objectives, and evaluation frameworks. Goal- and indicator-level analyses cast light on promising areas for cross-jurisdictional cooperation and suggest that, while not without limitations, urban food systems strategies offer manifold pathways to streamline global, national, and local implementation efforts and effectively forward the 2030 Agenda over the next decade.
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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 | 0,041 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».