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Enregistrement W4220845611 · doi:10.1108/bfj-03-2021-0333

Food security and disruptions of the global food supply chains during COVID-19: building smarter food supply chains for post COVID-19 era

2022· article· en· W4220845611 sur OpenAlexaffabout
Michael Omotayo Alabi, Ojelanki Ngwenyama

Notice bibliographique

RevueBritish Food Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securitySupply chainCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicFood supplyResilience (materials science)BusinessFood insecurityFood chainFood systemsAgricultureEconomic growthEconomicsMarketingAgricultural economicsGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The COVID-19 pandemic has revealed the fragility of the complex global food supply chains (GFSCs) which has drastically affected the essential flow of food from the farms and producers to the final consumers. The COVID-19 outbreak has served as a great lesson for the food businesses and companies to re-strategize toward the post-COVID-19 era. This paper examines the impact of COVID-19 pandemic on food security and global food supply chains using the two countries (Canada and the United States) in North America as the case studies and provides appropriate strategy or framework to build smarter and resilience food supply chains for post-COVID-19 era. Design/methodology/approach This paper is a general review of the impacts of COVID-19 pandemic on food security and disruptions of the GFSCs. This paper conducted a comprehensive literature review to have a complete understanding of the study, identify the research problem and missing gaps in literature and to formulate appropriate research questions. This study uses two countries from North America (Canada and the US) as case studies by analyzing the available open data from Statistics Canada and some recent studies conducted on food insecurity in the US. Finally, based on the findings, a proposed approach or framework was presented. Findings The findings from this study establishes that COVID-19 pandemic has greater impacts on the food security and GFSC due to disruption of the food supply chain leading to increase food insecurity in Canada and the US. The findings clearly show how the COVID-19 pandemic has disrupted the GFSC in the following ways – poor economy, shortage of farm worker, limitation to food accessibility, restriction in the transportation of farm commodities, changes in demand of consumers, shutdown of food production facilities, uncertainty of food quality and safety, food trade policies restriction, delays in transportation of food products, etc. The main findings of this study show that food and beverages sector needs to re-strategize, re-shape and re-design their food supply chains with post-COVID-19 resilience approach in mind. As a result, this study presents a proposed approach or framework to build a smarter and resilience GFSCs in the post-COVID-19 era. The findings in this study highlights the way the proposed framework provide solutions to the identified problems created by the COVID-19 pandemic in affecting the GFSC. Originality/value The contribution of this study towards the existing body of knowledge in food security and GFSC is in the form of a proposed approach or framework for building smarter and resilience GFSC that would assist the key players in the food industry to respond better and faster to the ongoing COVID-19 pandemic, including post-COVID-19 era.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations162
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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