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Enregistrement W4389222835 · doi:10.1080/01944363.2023.2269147

Indigenizing Food System Planning for Food System Resiliency

2023· article· en· W4389222835 sur OpenAlexfundaboutno aff
Tammara Soma, Chelsey Geralda Armstrong, Cedar Welsh, Samantha Jung, Clifford G. Atleo, Belinda Li, Tamara Shulman

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Planning Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousFood securityFood systemsMainstreamPhotovoiceReciprocity (cultural anthropology)Food insecuritySociologyEnvironmental planningBusinessEnvironmental resource managementEconomic growthPolitical scienceGeographyAgricultureEcologySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem, research strategy and findings Planners conduct community food assessments for the purpose of supporting community food security efforts. However, assessments of community food assets, including their availability and access, are often limited in their consideration of ecological and cultural assets that are central to Indigenous food systems. Moreover, what are considered mainstream food assets may not reflect the everyday lived experiences of Indigenous peoples and traditional food sources. In this study we applied a citizen science–led photovoice food assessment, involving six Indigenous participants from Kitselas (Ts’msyen) First Nation in Canada. Using practice theory, the findings show how Indigenous concepts of relationality and reciprocity are intertwined in land-based food-related practices, which highlights the need for a holistic approach in documenting and planning around local food assets.Takeaway for practice The field of planning needs to respect and support Indigenous food sovereignty in planning policies. We recommend a more inclusive approach to community food assessment in planning, understanding how cultural food assets matter, and increasing community support to revitalize Indigenous food systems in culturally relevant ways.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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