Notice bibliographique
Résumé
The converging climate, biodiversity, public health and nutrition emergencies highlight the need for more regenerative food systems. Despite the recognition that regenerative food systems enhance resilience, resource efficiency, and equity, they continue to be dwarfed by extractive industrial approaches. One factor that is holding back regenerative food systems is their lack of access to financial capital. In response to this financing gap, social financiers have turned their attention to regenerative food systems. To date, the scholarship exploring the role of social financing in supporting regenerative food systems is limited. Yet, this is an important area of study for understanding the tools that could support pathways towards greater social and ecological resilience in our food systems. This paper develops propositions on the links between social financing and regenerative food systems, with qualitative insights used as illustrations. Six semi-structured interviews were conducted with key stakeholders related to social finance and regenerative food systems in the United States. Additionally, this paper draws on information gathered through presentations from the Regenerative Food System Investment (RSFI) forum. The analysis identified five observations that enrich the social finance and food systems literatures: (1) those who get funded are not necessarily the best placed to advance the goals of regenerative agriculture; (2) tensions exist between the way that scholars and practitioners view social finance; (3) impact metrics are in flux and must be approached thoughtfully; (4) the middle of the food value chain remains severely underfunded; (5) early steps are being taken to maintain diversity that is core to the resilience of regenerative food systems. Topics for further research in this emerging area are identified in the conclusion.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».