Achieving Food System Resilience Requires Challenging Dominant Land Property Regimes
Notice bibliographique
Résumé
Although evidence continues to indicate an urgent need to transition food systems away from industrialized monocultures and toward agroecological production, there is little sign of significant policy commitment toward food system transformation in global North geographies. The authors, a consortium of researchers studying the land-food nexus in global North geographies, argue that a key lock-in explaining the lack of reform arises from how most food system interventions work through dominant logics of property to achieve their goals of agroecological production. Doing so fails to recognize how land tenure systems, codified by law and performed by society, construct agricultural land use outcomes. In this perspective, the authors argue that achieving food system “resilience” requires urgent attention to the underlying property norms that drive land access regimes, especially where norms of property appear hegemonic. This paper first reviews research from political ecology, critical property law, and human geography to show how entrenched property relations in the global North frustrate the advancement of alternative models like food sovereignty and agroecology, and work to mediate acceptable forms of “sustainable agriculture.” Drawing on emerging cases of land tenure reform from the authors' collective experience working in Scotland, France, Australia, Canada, and Japan, we next observe how contesting dominant logics of property creates space to forge deep and equitable food system transformation. Equally, these cases demonstrate how powerful actors in the food system attempt to leverage legal and cultural norms of property to legitimize their control over the resources that drive agricultural production. Our formulation suggests that visions for food system “resilience” must embrace the reform of property relations as much as it does diversified farming practices. This work calls for a joint cultural and legal reimagination of our relation to land in places where property functions as an epistemic and apex entitlement.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,045 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».