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Enregistrement W2894650455 · doi:10.15353/cfs-rcea.v5i3.275

Settler colonialism and the (im)possibilities of a national food policy

2018· article· en· W2894650455 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Rotz, Lauren Kepkiewicz

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood systemsGovernment (linguistics)IndigenousScope (computer science)Public policyBusinessProvisioningLivelihoodPolitical scienceFood securityEconomicsPublic economicsEconomic growthAgricultureGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this perspectives piece we ask: is it possible for a national food policy to form the foundation for sustainable and equitable food systems in Canada? First, we argue that under the current settler government, such a policy does not provide this foundation. Second, we consider what is possible to achieve within the scope of a national food policy, recognizing our responsibility as settlers to hold our government accountable so policies do not exacerbate food system inequities. To mitigate some of the harmful effects of current food-related policy, we make three suggestions: 1) restrict land access based on capital, number of properties owned, acreage, and interest in food provisioning; 2) support relevant and culturally appropriate markets by divesting from industrial scale food chains, and re-invest in marginalized food provisioners; and 3) direct funding to diverse non-consumptive food networks rather than export-oriented agro-food industries. To be clear, these suggestions will not decolonize a national food policy; rather, we argue they present short-term actions within the current settler state to address some of the ways the Canadian government inhibits Indigenous food systems.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,026
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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