Food, trade, and the environment
Notice bibliographique
Résumé
Changes in human population density relative to the distribution of agricultural production and natural resources have increased international trade in the global food system (D'Odorico et al 2018).A fundamental benefit of trade is that it can increase carrying capacities relative to local environmental limits (Porkka et al 2017).At the same time, dependence on international trade has many potential costs for the food system.For example, trade may decrease resilience of food supplies to crop failures and sudden economic or political changes taking place in key 'breadbaskets' that produce food for the export market (Bren d'Amour et al 2016, Marchand et al 2016, Tigchelaar et al 2018).Trade also distances consumers from the locations of agricultural production, displacing pollution to producing countries, and changing patterns of resource use (O'Bannon et al 2014, Dalin and Conway 2016, Nesme et al 2016).Understanding the complex interdependencies among national food supplies, international trade, and the environment is a key aspect of global sustainability.This Focus Issue contains 29 articles that collectively describe, evaluate, and synthesize diverse aspects of the relationships between trade, food and water security, and the environment at local to global scales (figure 1).The current trend to protectionist policies in many countries, including in important food producing countries like the United States, makes this collection especially timely.The papers in this Focus Issue present actionable results that provide insights which can help guide further research and inform decision-making around trade.Below we highlight two of the areas that studies in this Focus Issue contribute to understanding: resilience in the global food system and cross-scale connections.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».