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Enregistrement W2927454950 · doi:10.3390/su11071963

Do Urban Food Deserts Exist in the Global South? An Analysis of Nairobi and Mexico City

2019· article· en· W2927454950 sur OpenAlexafffund
Jeremy Wagner, Lucy Hinton, Cameron McCordic, Samuel Owuor, Guénola Caprón, Salomón González Arellano

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésFood securityFood insecurityGeographyPovertyDiversity (politics)Desert (philosophy)SocioeconomicsEconomic growthEconomicsPolitical scienceAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent conceptualizations of ‘food deserts’ have expanded from a sole focus on access to supermarkets, to food retail outlets, to all household food sources. Each iteration of the urban food desert concept has associated this kind of food sourcing behavior to poverty, food insecurity, and dietary diversity characteristics. While the term continues to evolve, there has been little empirical evidence to test whether these assumed associations hold in cities of the Global South. This paper empirically tests the premises of three iterations of the urban food desert concept using household survey data collected in Nairobi, Kenya, and Mexico City, Mexico. While these associations are statistically significant and show the expected correlation direction between household food sourcing behavior and food security, the strength of these relationships tends to be weak. These findings indicate that the urban food desert concept developed in North American and UK cities may have limited relevance to measuring urban food insecurity in the Global South.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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