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Enregistrement W4205736707 · doi:10.1525/elementa.2020.00033

A polycentric food sovereignty approach to climate resilience in the Philippines

2022· article· en· W4205736707 sur OpenAlexaff
Amber Heckelman, M. Jahi Chappell, Hannah Wittman

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsFood sovereigntyVulnerability (computing)General partnershipResilience (materials science)Agrarian societyClimate resilienceAgroecologyFood systemsFood securityCorporate governanceBusinessSovereigntyEnvironmental planningPoliticsEnvironmental resource managementEconomic growthAgriculturePolitical scienceClimate changeGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing climate resilience in agrarian communities requires improving the underlying socioecological conditions for farmers to engage in adaptation and mitigation strategies, alongside collaborative and redistributive community development to reduce vulnerabilities. To overcome barriers to climate resilience in the Philippines, a grassroots farmer-led organization comprised of resource-poor smallholders, scientists, and nongovernmental organizations have organized a polycentric network over the past 30 years to implement food sovereignty initiatives. We explore the extent to which the network’s decentralized and farmer-led organizational structure; programming and services; promotion of diversified, organic, and agroecological farming systems; and political organizing and advocacy create broadly accessible and diverse pathways for resource-poor smallholders to build climate resilience. We find that the Magsasaka at Siyentipiko para sa Pag-Unlad ng Agrikultura’s (Farmer-Scientist Partnership for Development) polycentric governance approach directly addresses the root causes of vulnerability, particularly in working to reclaim farmer rights and control over resources, connecting local and global struggles, and revitalizing agrobiodiversity and place-based knowledge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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