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Enregistrement W4301395545 · doi:10.1002/fes3.423

A new convergent science framework for food system sustainability in an uncertain climate

2022· article· en· W4301395545 sur OpenAlex
Gregory N. Sixt, Michael Hauser, Nicole Tichenor Blackstone, Alejandra Engler, Jerry L. Hatfield, Sheryl L. Hendriks, Samuel Ihouma, Chandra A. Madramootoo, Renee J. Robins, Pete Smith, Lewis H. Ziska, Patrick Webb

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

RevueFood and Energy Security · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationSustainabilityResilience (materials science)Food systemsEarth system scienceClimate changeSustainability scienceConvergence (economics)Systems thinkingComputer scienceRisk analysis (engineering)Management scienceEnvironmental resource managementFood securityBusinessSustainability organizationsEnvironmental scienceGeographyEconomicsEcologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The complexity and interconnectivity of food systems and climate requires new thinking and research designs that better address the real‐world challenges of securing the resilience and sustainability of human and environmental systems. Central to such an approach is coherent action across sectors and scales. Although inter‐and transdisciplinary approaches are widely discussed, no convergence model exists to detect and prepare for food system vulnerabilities emerging from disruptions in climate systems, or to address the contributions to climate change from food system functions. Convergence research is critical to solving these vexing dynamics by integrating knowledge from multiple scientific domains to inform societal action. Here, we present a new convergent science model that incorporates four key components at the global, national and local level. Through the newly created Food and Climate Systems Transformation Alliance, we are now operationalizing, testing and refining the model to promote science convergence for tackling systemic vulnerabilities in the current food paradigm. Globally, funding relating to climate change and food systems transformation needs to pivot to support the levels of ambition, magnitude of need and complexity of challenges posed.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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