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Enregistrement W4225393494 · doi:10.3389/fsufs.2022.808670

Why and How to Strengthen Indigenous Peoples' Food Systems With Examples From Two Unique Indigenous Communities

2022· article· en· W4225393494 sur OpenAlexafffundabout
Harriet V. Kuhnlein, Sinee Chotiboriboon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaMahidol UniversityMcGill UniversityUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaWorld Health Organization
Mots-clésIndigenousFood systemsTraditional knowledgeAgricultureSustainable agriculturePolitical scienceEconomic growthGeographyFood securityEnvironmental planningEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Peoples' food systems contain extensive and sophisticated knowledge that is often undocumented and underutilized in contemporary society that has increasingly poor nutrition and loss of food biodiversity. Indigenous Peoples in all global regions are among the most vulnerable to marginalization, food insecurity and chronic disease and will benefit greatly from strengthening their resource-rich food systems to make them more resilient and sustainable. It is in this spirit that we contribute to the databases of Indigenous Peoples' food system knowledge with information on unique traditional foods from the Nuxalk Nation in British Columbia, Canada, and the Pwo Karen People of Sanephong Community, Thailand. Several publications from these case studies originated from interdisciplinary mixed-method research, in part through the United Nations Food and Agriculture Organization. We highlight selected foods with nutrient data and various qualitative and quantitative methods used to identify and promote their use within these unique communities. Our intent is to stimulate complementary strengthening efforts among other traditional and Indigenous Peoples that will contribute to global intercultural food system evidence and advances.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeQualitatif
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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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