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Enregistrement W4229443498 · doi:10.4314/ljh.v32i2.7

Food system flows and distribution for the Accra metropolis: Unfolding the policy dimensions

2022· article· en· W4229443498 sur OpenAlexaff
Benjamin D. Ofori, Opoku Pabi, Daniel Nukpezah, John Jude Kweku Annan, Hsi‐Chuan Wang

Notice bibliographique

RevueLegon Journal of the Humanities · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and Rural Development Challenges
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Ghana
Mots-clésFood distributionDistribution (mathematics)General partnershipBusinessFood policyCommodityFood systemsGovernment (linguistics)Economic growthCity regionProvisioningFood securityEconomicsGeographyEconomyAgriculturePolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuous growth of cities in developing countries portends the challenge of food provisioning. This study therefore examined the policy dimensions of food flows and distribution for the Accra metropolis. The study methodology involved review of policy documents, interviews with government officials and city authorities, and discussions with a cross-section of food commodity traders at the city’s markets. The study established that the city’s food region is very extensive with the principal food staples originating from distant areas. The city’s local markets (and numerous informal markets) are very important in the food distribution network. However, they are characterised by inadequate infrastructure, poor waste management and congestion in view of poor planning. There is no composite national policy on city food supply and distribution apart from discrete programmes that seek to encourage partnership between city authorities and the private sector for the development of market infrastructure. The paper advocates for comprehensive national policy to ensure well-defined rural-urban linkages and city level agenda for sustainable food access in the city.

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)0,004
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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