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Enregistrement W3016767801 · doi:10.1111/cjag.12227

Food security and Canada's agricultural system challenged by COVID‐19

2020· article· en· W3016767801 sur OpenAlexaffvenueabout
Brady J. Deaton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityFood supplyAgricultureFood systemsShock (circulatory)Food insecurityFood chainSupply chainCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsBusinessAgricultural economicsGeographyMarketingDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of COVID‐19 on Canadian food security is examined from two different perspectives. COVID‐19 creates a unique “income shock” that is expected to increase the prevalence of household food insecurity. This food insecurity can be measured by utilizing the Canadian Community Health Survey (CCHS). More fundamentally, COVID‐19 heightens household concern about the capacity of the Canadian food system to ensure food availability. Despite surges in demand and supply chain disruptions, we currently do not observe broad, rapid appreciation in food prices. This suggests that there is an adequate supply of food for the near term. There is less certainty over intermediate and longer time periods because so many factors are in flux, particularly the rate of increases in sicknesses and deaths across the country and globally. Data on these health factors and elements of the food supply chain are needed to predict beyond a short time frame. In this regard, we discuss three ongoing considerations—ease of capital flows, international exchange, and maintaining transportation—that will help ensure food availability in the longer run.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations245
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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