School food at home: Brazil’s national school food programme (PNAE) during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
School closures during the COVID-19 pandemic have hindered students’ food access, particularly low-income students who rely on schools for their primary daily meals. School food programmes have adapted to pandemic conditions by providing school food at home (SF@H). We conceptually explore the changing geographies of school food during the pandemic by examining adaptations by Brazil’s national school food programme (PNAE) and then comparing it to regular school food provision. Our research is informed by 43 interviews with public officials and civil society representatives from all regions of Brazil, ranging from high-level technocrats to frontline responders engaged with school food. Rapid response through national school food policy allowed schools to provide food at home as a pandemic relief effort by creating novel alternative food geographies that keep schools at the heart of agri-food systems. SF@H provide local family farmers with an alternative commercialisation channel to those compromised because of social distancing measures. SF@H also provided students – and, for the first time, their families – with access to food during home-based learning. While this has been important, we find that even when the state provides SF@H as a pandemic relief measure, low-income families are subject to additional burdens that accentuate the inequalities previously ameliorated at schools.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».