A Food-Circular Economy-Women Nexus: Lessons from Guelph-Wellington
Notice bibliographique
Résumé
Resource nexus approaches have been expanding to include additional sectors beyond standard water, energy, and food approaches. Opportunities exist by re-imagining the resource nexus approach with the framework of the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Emerging research and policy themes, such as the circular economy and gender, can provide additional context to traditional nexus arrangements. To illustrate this, we analyze SDG implementation and interaction from 40 unstructured interviews from SMEs participating in Guelph-Wellington’s Seeding Our Food Future (SOFF) program, part of the wider Our Food Future (OFF) initiative led by the City of Guelph and Wellington County in Ontario, Canada. Results show that 16/17 SDGs and associated targets were present on the program. Environmental SDGs were implemented the most, followed by social and economic ones. SDGs 2, 12, and 5 had the most general implementation and direct paired interactions and were associated with the broadest number of SDGs across the project. These findings support the existence of a Food-Circular Economy-Women nexus in Guelph-Wellington’s agri-food sector. Further analysis shows that this nexus is most active in agriculture, and that women are responsible for introducing a social aspect, which addresses food security. Results can inform food system and circular economy researchers and practitioners.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».