Climate change, community capitals, and food security: Building a more sustainable food system in a northern Canadian boreal community
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s North offers unique food systems perspectives. Built on close cultural and spiritual ties to the land, the food systems within many northern communities still rely on the harvesting and gathering of traditional food and function through the sharing of food throughout the community. However, social, economic and environmental pressures have meant that some communities rely more on food purchased from the stores, which can be unhealthy and expensive, leading to high rates of food insecurity and chronic health problems in many communities in the North. Northern communities are now dealing with the impacts of climate change that are increasing pressure on the food system by limiting both access to the land and the availability of traditional food sources. This research presents a case study from the Northern Canadian boreal community of Kakisa, Northwest Territories. Using a Participatory Action Research (PAR) methodology, community members play an active role in identifying threats to the community food system, as well as developing community-based solutions to foster adaptation and transformation of their food systems to become more resilient to the impacts of climate change. By using the Community Capitals Framework to identify multiple stressors on the food system this research illustrates how a community can allocate available capitals to adapt to the impacts of climate change as well as identify which capitals are required to build a more sustainable food system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».