Notice bibliographique
Résumé
Food and Agriculture are two of the most direct factors in human and environment health. However, the global industrial food system benefits large agribusinesses, and skews the state – industry power dynamic in the favour of economic growth, not human or environmental wellbeing. Traditionally, agribusiness exercises power in three key ways – media and outreach, market power, and lobbying – impacting agricultural, food and nutrition policy. Therefore, in cases where federal policy changes, it can generally be understood as a response to a shift in one or more of these three factors. In early 2019 Health Canada released Canada’s Food Guide, the newest edition in over 70 years of nutrition advising. However, unlike prior versions which prioritized industry over nutrition, this new food guide is a more accurate reflection of both nutrition and environmental research. Most remarkable in this change, is that the power and interest of agribusiness in Canada does not appear to have changed considerably in order to initiate these changes. As such, five additional factors that collectively minimized the power given to agribusiness are explored - increased awareness of nutritional information, the rise of vegans and vegetarians, demographic and political economy trends, social pressure and bureaucratic changes, and consideration of diet co-benefits and costs. I conclude by highlighting that regardless of the reasons behind the changes to Canada’s Food Guide, without changes to agriculture policy to meaningfully increase the accessibility of the recommended food, the new recommendations are unlikely to impact Canadian eating habits.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».