MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2808979350 · doi:10.15353/cfs-rcea.v5i2.213

Supporting Inuit food security: A synthesis of initiatives in the Inuvialuit Settlement Region, Northwest Territories

2018· article· en· W2808979350 sur OpenAlexaffvenueabout
Tiff‐Annie Kenny, Sonia Wesche, Myriam Fillion, Jullian MacLean, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à MontréalInuvialuit Regional CorporationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityScope (computer science)IndigenousDiversity (politics)Scale (ratio)BusinessEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceEconomic growthGeographyEconomicsEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity among Indigenous Peoples of northern Canada is a significant public health issue that is exacerbated by changing social and environmental conditions. While a patchwork of programs, strategies and polices exist, the extent to which they address all “pillars” of food security (food availability, access, quality, and utilization) remains under-assessed. We respond to this gap by providing a framework for synthesizing and assessing information about food security initiatives, using a case study of the Inuvialuit Settlement Region (ISR), the westernmost Inuit region of Canada. Our objectives are: (1) to identify existing initiatives in the ISR; (2) to assess the breadth and diversity of these initiatives in addressing the four key food security “pillars”; and (3) to present an analytical framework that will facilitate ongoing data updating and sharing in the ISR and elsewhere. Through a scoping review and direct consultation with 12 key informants, we identified 30 initiatives that support food security in the ISR. These are funded and implemented at a range of national, territorial, regional, and local levels, and include both governmental and non-governmental programs, strategic frameworks, and research and monitoring initiatives. Seven key themes emerged from the cross-scale analysis of these initiatives, including: orientation with respect to food security pillars, scope and scale, demographic targeting, funding, monitoring and evaluation, and implications for food security strategies. While our framework provides a useful tool for data synthesis and analysis, its outputs can help in identifying gaps and opportunities for both resource allocation and program and policy development for under-served communities. Significantly, this study highlights the importance of engaging local perspectives in the development of coordinated approaches to address Inuit food insecurity.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,025
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentationMême sujetIndigenous Studies and EcologyTravaux en français237 207