Advancing the research agenda on food systems governance and transformation
Notice bibliographique
Résumé
The food systems upon which humanity depends face multiple interdependent environmental, social and economic threats in the 21st Century. Yet, the governance of these systems, which determines to a large extent the ability to adapt and transform in response to these challenges, is underresearched. This perspective piece synthesises the findings of two recent reviews of food systems governance and transformations and proposes a comprehensive research agenda for the coming years. These reviews highlight the influence of governance on food systems, methodological obstacles to explaining the effectiveness of governance in realising food sustainability, and conditions that have historically supported food system transformations. We argue that the following steps are key to improving our knowledge of the role of governance in food systems: (1) developing more comparable research designs for building generalisable explanations of the governance elements that are most effective in realising food systems goals; (2) using the lens of polycentricity to help disentangle complex governance networks; (3) giving greater attention to the conditions and pre-conditions associated with historical food system transformations; (4) identifying adaptations that strengthen or weaken path dependency; and, (5) focusing research on how transformations can be supported by institutions that facilitate collective action and stakeholder agency.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».