Sustainable Agri-Food Systems: Environment, Economy, Society, and Policy
Notice bibliographique
Résumé
Agri-food systems (AFS) have been central in the debate on sustainable development. Despite this growing interest in AFS, comprehensive analyses of the scholarly literature are hard to find. Therefore, the present systematic review delineated the contours of this growing research strand and analyzed how it relates to sustainability. A search performed on the Web of Science in January 2020 yielded 1389 documents, and 1289 were selected and underwent bibliometric and topical analyses. The topical analysis was informed by the SAFA (Sustainability Assessment of Food and Agriculture systems) approach of FAO and structured along four dimensions viz. environment, economy, society and culture, and policy and governance. The review shows an increasing interest in AFS with an exponential increase in publications number. However, the study field is north-biased and dominated by researchers and organizations from developed countries. Moreover, the analysis suggests that while environmental aspects are sufficiently addressed, social, economic, and political ones are generally overlooked. The paper ends by providing directions for future research and listing some topics to be integrated into a comprehensive, multidisciplinary agenda addressing the multifaceted (un)sustainability of AFS. It makes the case for adopting a holistic, 4-P (planet, people, profit, policy) approach in agri-food system studies.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».