The need for contextual, place-based food policies: Lessons from Northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, several reports have highlighted the need for a national food policy that takes a comprehensive approach to addressing food systems (CAC, 2014; Levkoe & Sheedy, 2017; Martorell, 2017; UNGA, 2012). These findings suggest that, at the core, resilient food systems must be built on interconnected knowledge and experience that emerge from place-based interrelationships between human and ecological systems. Drawing on these important learnings, this commentary voices our hopes and concerns around the recent efforts of the Canadian Government to develop a food policy for Canada. While we commend the Government’s desire to “set a long-term vision for the health, environmental, social, and economic goals related to food, while identifying actions we can take in the short-term”, we caution any tendency to develop “best practices” that assume a universal, or “one-size fits all” approach to food policy development. We argue that Canada requires a set of contextual, place-based food policies that emerge from the grassroots, address local needs and desires, and build on the strengths and assets of communities.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».