Planning the foodshed: Rural and peri‐urban factors in local food strategies of major cities in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many North American cities seek to increase access to locally sourced foods. But to what degree are cities planning for and supporting peri‐urban and rural food production? We examined this question by analyzing 25 documents from 22 major United States and Canadian cities (>300,000 residents) with local food strategies or action plans, focusing on social, ecological, and technological factors relevant to local food production. Our review suggests that the following topics are often overlooked: farmland access and quality, farm viability, agricultural training and workforce, environmental and public health, processing infrastructure, climate change adaptation, and particular needs pertinent to those concerns among marginalized groups, including Black, Indigenous, and People of Color. Just under half of the cities defined how success or progress toward reaching their food‐related goals would be monitored and measured. Many municipalities considered collaboration as an important governance tool for realizing their strategies toward local food systems, including with actors from within the city and beyond, as cities’ governance scope, resources, and power are often limited. Besides illustrating ongoing municipal efforts to enhance local food systems, our study identifies focus areas in food policy and planning to avoid overlooking social and environmental trade‐offs in local foodsheds, including potentially overestimating self‐sufficiency capacity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».