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Enregistrement W4296783080 · doi:10.1146/annurev-environ-112320-050744

Food System Resilience: Concepts, Issues, and Challenges

2022· article· en· W4296783080 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Environment and Resources · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesUniversity of EdinburghEconomic and Social Research CouncilEuropean Environment AgencyUniversity of LeedsDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentScottish Government
Mots-clésFood systemsResilience (materials science)OperationalizationFood securitySocio-ecological systemEnvironmental resource managementNormativePerspective (graphical)Political scienceComputer scienceEconomicsGeographyDependability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food system resilience has multiple dimensions. We draw on food system and resilience concepts and review resilience framings of different communities. We present four questions to frame food system resilience (Resilience of what? Resilience to what? Resilience from whose perspective? Resilience for how long?) and three approaches to enhancing resilience (robustness, recovery, and reorientation—the three “Rs”). We focus on enhancing resilience of food system outcomes and argue this will require food system actors adapting their activities, noting that activities do not change spontaneously but in response to a change in drivers: an opportunity or a threat. However, operationalizing resilience enhancement involves normative choices and will result in decisions having to be negotiated about trade-offs among food system outcomes for different stakeholders. New approaches to including different food system actors’ perceptions and goals are needed to build food systems that are better positioned to address challenges of the future.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,308 · 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