Understanding the links between human health, ecosystem health, and food systems in Small Island Developing States using stakeholder-informed causal loop diagrams
Notice bibliographique
Résumé
Globalized food systems are a major driver of climate change, biodiversity loss, environmental degradation, and the increasing prevalence of overweight and obesity in society. Small Island Developing States (SIDS) are particularly sensitive to the negative effects of rapid environmental change, with many also exhibiting a heavy reliance on food imports and high burdens of nutrition-related disease, resulting in calls to (re)localize their food systems. Such a transition represents a complex challenge, with adaptation interventions in one part of the food system contingent on the success of interventions in other parts. To help address this challenge, we used group model-building techniques from the science of system dynamics to engage food system stakeholders in Caribbean and Pacific SIDS. Our aim was to understand the drivers of unhealthy and unsustainable food systems in SIDS, and the potential role that increased local food production could play in transformative adaptation. We present two causal loop diagrams (CLDs) considered helpful in designing resilience-enhancing interventions in local food systems. These CLDs represent 'dynamic hypotheses' and provide starting points that can be adapted to local contexts for identifying food system factors, understanding the interactions between them, and co-creating and implementing adaptation interventions, particularly in SIDS. The results can help guide understanding of complexity, assist in the co-creation of interventions, and reduce the risk of maladaptive consequences.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».