Labelling and certification schemes for Indigenous Peoples' foods
Notice bibliographique
Résumé
This review, for the first time to date, analyses the potential of labelling and certification schemes for Indigenous Peoples to market their food products. Specifically, it looks at those schemes that are designed by, with and for Indigenous Peoples, and that can provide economic, social and environmental benefits while protecting and promoting their unique values centered around the respect of life and Mother Earth. Eleven examples in this review cover innovative schemes implemented by Indigenous Peoples and practitioners in Africa, Asia, Central and South America and Oceania. They include territorial labels, geographical indications (GI), and participatory guarantee schemes (PGS), among others. In addition, the publication features one case study of a community-supported agriculture (CSA), as alternative example to engage with Indigenous Peoples and reaching out the market. Important factors that lead to the success of different schemes include (1) the leadership and ownership of Indigenous Peoples in the initiative (2) adequate support by external stakeholders including public and private sector, and universities (3) raising consumer awareness and education on Indigenous food products via fairs, festivals and other platforms, and (4) designing value chains and policies in a way that harmonize local, domestic and international trade. The review includes recommendations for various actors to support Indigenous Peoples in their self-determined economic development and towards the sustainable marketization of their products. The review also provides guidelines for Indigenous Peoples willing to engage in such initiatve. Those are applicable to different contexts on the ground, and include good practices, and measures to mitigate risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».