Towards equitable & resilient post-pandemic urban food systems: The role of community-based organizations
Notice bibliographique
Résumé
In early March of 2020, the COVID-19 pandemic emerged as a global health emergency. Among the many crises that emerged with the onset of the pandemic, COVID-19 has magnified existing weaknesses of global food supply chains and the purchasing power of consumers leading to vulnerabilities in food system resiliency. In Canada and elsewhere, job losses, restricted mobility, and vaccine mandates raise questions about who is capable of or responsible for ensuring food security and food system resilience during times of crises (Béné et al., 2016; O'Hara & Toussaint, 2021). Before the COVID-19 global pandemic, food insecurity was already a severe public health problem in Canada, affecting over 4 million people (Tarasuk & Mitchell, 2020). In Toronto, Canada's largest and most diverse urban region, roughly one in five residents experienced food insecurity pre-pandemic (Tarasuk & Mitchell, 2020). COVID-19 has magnified and further compromised the food security of vulnerable groups, including those living in poverty, those with pre-existing health conditions, the elderly, Indigenous peoples, newcomers, refugees and other racialized minorities (Blay-Palmer et al., 2016; Dachner & Tarasuk, 2017; Gray et al., 2020).
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 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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».