Quantifying the foodshed: a systematic review of urban food flow and local food self-sufficiency research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cities are net consumers of food from local and global hinterlands. Urban foodshed analysis is a quantitative approach for examining links between urban consumers and rural agricultural production by mapping food flow networks or estimating the potential for local food self-sufficiency (LFS). However, at present, the lack of a coherent methodological framework and research agenda limits the potential to compare different cities and regions as well as to cumulate knowledge. We conduct a review of 42 peer-reviewed publications on foodsheds (identified from a subset of 829 publications) from 1979 to 2019 that quantify LFS, food supply, or food flows on the urban or regional scale. We define and characterize these studies into three main foodshed types: (1) agricultural capacity, which estimate LFS potential or local foodshed size required to meet food demands; (2) food flow, which trace food movements and embodied resources or emissions; and (3) hybrid, which combine both approaches and study dynamics between imports, exports, and LFS. LFS capacity studies are the most common type but the majority of cases we found in the literature were from cities or regions in the Global North with underrepresentation of rapidly urbanizing regions of the Global South. We use a synthetic framework with ten criteria to further classify foodshed studies, which illustrates the challenges of quantitatively comparing results across studies with different methodologies. Core research priorities from our review include the need to explore the interplay between LFS capacity and interregional food trade (both imports and exports) for foodsheds. Hybrid methodologies are particularly relevant to examining such dependency relationships in food systems by incorporating food flows into LFS capacity assessment. Foodshed analysis can inform policy related to multiple components of sustainable food systems, including navigating the social and environmental benefits and tradeoffs of sourcing food locally, regionally, and globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».