A social network analysis of Canadian food insecurity policy actors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This paper aims to: (i) visualize the networks of food insecurity policy actors in Canada, (ii) identify potential food insecurity policy entrepreneurs (i.e., individuals with voice, connections, and persistence) within these networks, and (iii) examine the political landscape for action on food insecurity as revealed by social network analysis. METHODS: A survey was administered to 93 Canadian food insecurity policy actors. They were each asked to nominate 3 individuals whom they believed to be policy entrepreneurs. Ego-centred social network maps (sociograms) were generated based on data on nominees and nominators. RESULTS: Seventy-two percent of the actors completed the survey; 117 unique nominations ensued. Eleven actors obtained 3 or more nominations and thus were considered policy entrepreneurs. The majority of actors nominated actors from the same province (71.5%) and with a similar approach to theirs to addressing food insecurity (54.8%). Most nominees worked in research, charitable, and other nongovernmental organizations. CONCLUSIONS: Networks of Canadian food insecurity policy actors exist but are limited in scope and reach, with a paucity of policy entrepreneurs from political, private, or governmental jurisdictions. The networks are divided between food-based solution actors and income-based solution actors, which might impede collaboration among those with differing approaches to addressing food insecurity.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».