Editorial: Impacts of Tropical Landscape Change on Human Diet and Local Food Systems
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of changing diets on land use and land cover has been an important area of research in recent years (Foley et al., 2011; Tilman and Clark, 2014; Fanzo and Davis, 2019; Willett et al., 2019). This special issue looks at the reverse side of this relationship – how land use change affects the diets of local communities living in landscapes where change is taking place. Clear links between forest cover and diet and nutritional outcomes have been shown (Johnson et al., 2013; Ickowitz et al., 2014; Rasolofoson et al., 2018; Fisher et al., 2019), while more recent work has started to disentangle the differential impacts of land use type, composition and configuration on diets and the consumption of specific food groups (Rasmussen et al., 2019; Gergel et al., 2020). This special issue brings together a collection of papers that examine the effects of land use and land use change on diet and nutritional outcomes in the tropics. It assembles papers from a wide range of disciplines, covering the links between forest conservation, deforestation, hydropower development, and changing patterns of agricultural production on diets and nutrition across a range of settings.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,014 |
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 ».