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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».