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Enregistrement W4321490222 · doi:10.5194/egusphere-egu23-3940

Sustainability trade-offs for equity and climate interventions in global food systems: The case of cocoa in Ghana

2023· preprint· en· W4321490222 sur OpenAlexaff
Sophia Carodenuto, Marshall Alhassan Adams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityFood securityLivelihoodBusinessPovertyNatural resource economicsPopulationAgricultureEquity (law)Agricultural economicsGeographyEconomicsEconomic growthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite widespread attempts to ‘eat local,’ many of the lifestyle factors in the Global North rely on the production of agrifood commodities that can only be grown in tropical ecosystems, far from the dominant geographies of consumption. Chocolate, coffee, and palm oil represent a handful of consumer goods that are described as ‘tropical forest risk commodities,’  whose production threatens some of the last remaining biodiversity hotspots and stable carbon sinks. This research assesses the trade-offs between dominant approaches to poverty reduction in tropical forest landscapes – regions where global land use change is concentrated as forests are converted to agrifood commodity production areas to produce consumer goods that are core to global food systems. After Côte d’Ivoire, Ghana is the second largest exporter of cocoa (the main ingredient in chocolate). Ghana’s economy is highly cocoa-dependent, and cocoa provides livelihoods for about a quarter of the population, especially in rural areas where alternative incomes are limited. Although the cocoa sector contributed an estimated US$2.71 billion in government revenues in 2017, many cocoa producers live below the national poverty line.Policy responses to balance the trade-offs between global food production, climate change, and socioeconomic development have recently come to the fore in Ghana – the world’s second largest producer of cocoa. In 2019, the Government of Ghana introduced the Living Income Differential (LID), which requires buyers to pay an additional US$400 per ton of cocoa on top of the floor price. With low farmer incomes identified as a critical driver of multiple sustainability issues in Ghana’s cocoa sector, this differential is meant to be directly transferred to cocoa farmers in response to the persistent challenge of poverty in cocoa farming communities. Using the Q methodology, we engaged over 50 stakeholders from various levels (international policy experts, cocoa sector stakeholders in Ghana, and cocoa farmers) to understand how LID is perceived, including its potential to transform the rural poverty complex embedded in Ghana’s cocoa supply chain. While the LID is lauded for increasing producer price across the board, our findings indicate that the lack of regard for farmer diversity (i.e., tenure rights, sharecroppers, and caretakers), farm size, and land management strategies (agroforestry versus clearing forest to establish farms) risks undermining the ability of this pricing mechanism to reduce farmer poverty as a way to foster sustainability in the sector. Further, the LID is siloed from on-going sustainability governance efforts in the sector, such as zero deforestation cocoa. If the LID is delivered to farmers across the board without any quid pro quo for how cocoa is produced, the policy’s unintended consequences may include increasing deforestation in the short term, while lowering the world market price of cocoa in the long term as cocoa supply increases. We conclude with policy implications on why different perspectives matter in managing sustainability trade-offs in deforestation frontiers. This study provides important insights for understanding how to achieve multiple sustainability goals together.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,987

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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