Improving well-being through food sovereignty : a meta-narrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
Industrialized agriculture and food security interventions have failed to eliminate global hunger, while creating complex environmental, health, and well-being challenges. The food sovereignty movement, which recognizes the power imbalances and social inequities in the global food system, presents a new lens through which to design interventions to improve how agricultural practices impact individual and community well-being. This thesis project answered the following research question: how can food sovereignty frameworks incorporate assessments of health and well-being? This research contributes to the gap in our understanding of the importance of food sovereignty practices to health and well-being through a meta-narrative literature review. Four well-being narratives (environmental, physical, cultural-spiritual, and social-political-economic) were identified from the literature and used to develop a novel framework demonstrating the relationship between food sovereignty practices and multi-dimensional well-being outcomes. A set of n=37 indicators were developed and organized into four themes of environmental, physical, cultural-spiritual, and social-political-economic wellbeing, to assess the relationship between food sovereignty practices and multiple forms of well-being. This study demonstrates how the application of food sovereignty practices can influence the well-being of individuals, their environments, and communities. As well, the results of this work emphasize the importance of defining well-being holistically, rather than viewing well-being outcomes from a purely biomedical health perspective. This framework presents a way for future researchers, farmers, and agricultural organizations to begin measuring well-being outcomes that result from their food production practices.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».