Climate Change, Food Security, and Health: Harnessing Agroecology to Build Climate-Resilient Communities
Notice bibliographique
Résumé
Climate change threatens human health, food security, and ecological sustainability. In marginalized and vulnerable communities around the globe, there is a crucial need to initiate actions to reduce adverse climatic impacts and support sustainable development goals (SDGs), particularly on food and health. Climate change’s multidimensional and complex impact on food and health has prompted calls for an integrated, science-based approach that could simultaneously improve the environment and nourish development-constrained communities. This paper examines a transdisciplinary practice of agroecology that bridges the gap between science, practice, and policy for climate action. We also analyze the significance of agroecology in building climate-resilient communities through sustainable food systems. We assert that the marriage of science and local knowledge that addresses access inequities through agroecology can lessen the impact of climate change on rural communities to achieve healthier, more sustainable, and equitable food systems. Furthermore, a transformative agroecological paradigm can provide farmers with a host of adaptive possibilities leading to healthier communities, improved food security, and restored lands and forests that can sequester greenhouse gases. Based on our findings, we call on the science and policy communities to integrate agroecology as part of the broader strategic approach to climate change adaptation and mitigation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».