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Enregistrement W4388941376 · doi:10.1111/imig.13207

Food security, equitable development and <scp>South–South</scp> migration: Towards a research agenda

2023· article· en· W4388941376 sur OpenAlexaff
Sujata Ramachandran, Jonathan Crush

Notice bibliographique

RevueInternational Migration · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityFood insecurityBusinessEconomic growthNexus (standard)Agency (philosophy)Food systemsDevelopment economicsPolitical scienceGeographyEconomicsAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nexus between migration and food security remains a peripheral and much-neglected concern' (Crush & Caesar, 2017, p. 10).In this Commentary, we reflect on recent policy-related and research moves to connect migration with food security.Food security refers to the condition where individuals, households, and communities have both physical and economic access to an adequate quantity and quality of food to meet their dietary needs and food preferences for a healthy and active life (FAO, 2008).Implicit in the FAO definition are six different dimensions of food security: availability, accessibility, utilization, stability, agency, and sustainability (Clapp et al., 2022).Since food is a fundamental necessity for all human beings, food security is a vital dimension of individual and group well-being.The latest State of Food Security and Nutrition in the World report reveals that between 690 and 783 million persons experienced food insecurity globally in the form of hunger and malnutrition last year (FAO, IFAD, UNICEF, WFP & WHO, 2023).These numbers are significantly higher than the estimates for 2019, with 122 million additional persons facing food insecurity only 3 years later (FAO, IFAD, UNICEF, WFP & WHO, 2020, 2023).In a similar vein, the Global Report on Food Crises 2023 suggests that 258 million people are experiencing acute food insecurity in 58 countries undergoing crises in the Global South (FSIN and Global Network Against Food Crises, 2023).Various forms and degrees of food insecurity thus constitute a persistent and intensifying global challenge that manifests at local, national, and regional scales, and in urban as well as rural areas (Crush et al., 2021;Choithani, 2022).In the 2030 United Nations Development Agenda, SDG 2 ('Zero Hunger') underscores the importance of tackling food insecurity to achieve sustainable development.The realization of food security is therefore inextricably connected with equitable forms of socio-economic development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,029
Communication savante0,0120,026
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0230,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,369
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,130 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2023
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Résumé présentoui

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