The structural roots of food insecurity: How racism is a fundamental cause of food insecurity
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rates of food insecurity skyrocketed during the COVID‐19 pandemic, doubling overall and tripling among households with children. Even before the pandemic, the rate of food insecurity in the United States was “unusually high” compared to other rich democracies, and rates have not improved substantially over the last 25 years. What explains the lack of progress in addressing food insecurity? This article maps out an overview of the experiences, causes, and consequences of food insecurity in the United States. We demonstrate that racism is a fundamental cause of food insecurity, both because racism contributes to racial disparities in income and wealth, and because racism is linked to food insecurity independent of poverty and socioeconomic status. For example, people of color are more likely to experience racial discrimination, which is associated with food insecurity, and to live in states where stricter regulations and harsher punishments are tied to social assistance programs, including food assistance programs. Because racism is a fundamental cause of food insecurity, eliminating it requires going beyond “just” eliminating poverty. Instead, the fundamental cause must be tackled directly: racism itself, which is built into the structure of American society and entrenched in its institutions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle