Notice bibliographique
Résumé
Over the last 70 years, Canadian agriculture has shifted from many small farms that supplied local residents, to fewer large farms designed to maximize production, reduce cost, and target international markets. At present, small local food chains exist as a small fraction of the Canadian food system. However, during the COVID-19 pandemic, the role of local producers was valued by Canadians. The purpose of this study was to gain insight into the role that local producers played in maintaining food system resilience during the early part of the COVID-19 pandemic. We were particularly interested in identifying adaptation strategies and factors that contributed to (enabled) or worked against (constrained) increasing local food system resilience (i.e. the perseverance of farms and farm production). We also examined the accessibility and sufficiency of current agriculture supports. Eight semi-structured interviews were conducted with Antigonish Farmers’ Market (AFM) producers. Challenges identified include system bottlenecks, increased costs, increased demand, changes in sales, and the need for online literacy. In response to these challenges, AFM producers demonstrated a high degree of adaptability. Half of the study participants accessed agriculture-support related to COVID-19. Other participants expressed discontent with the suitability and accessibility of current support programs available. Opportunities to increase local food system resilience include increasing local support, promoting AFM collaboration, and tailoring agriculture support for small, diversified, local farmers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».