Cash Economy and Store-Bought Food Biases in Food Security Assessments of Inuit Nunangat
Notice bibliographique
Résumé
Researchers, community organisations, and Inuit leaders increasingly question the suitability of methods to assess the prevalence of food insecurity in Inuit Nunangat (the Inuit homeland in Canada). Of particular contention is the United States Department of Agriculture’s (USDA) Household Food Security Survey Module (HFSSM), applied in modified form as part of Health Canada’s nationwide Canadian Community Health (CCHS) and Aboriginal Peoples Surveys. The 18-question HFSSM is the primary survey tool used by the Government of Canada to assess food security prevalence, yet the Module asks only about the affordability of store-bought foods (also termed ‘market foods’ elsewhere in literature) when collecting data to designate food security status. This is despite communities in Inuit Nunangat having complex ‘dual’ or ‘mixed’ food systems and foodways: relying on foods harvested from ancestral lands (country foods) in combination with store-bought foods to sustain mixed cash-subsistence economies and diets. Sourcing country foods requires money for the purchase of equipment and machinery. However, they also have numerous access and availability criteria dictated by non-financial factors. In this paper, we explore the problem of the monetary bias (the focus on an individual or household’s ability to purchase foods) in the HFSSM and discuss the knock-on effects of using monetary metrics as the sole means of measuring and monitoring food security in dual food environments. We contend that relying on monetary access as a measure presents an incomplete picture of the reality of food insecurity in Inuit Nunangat. Presently, there is little consideration of the nuance of social norms and cultural values that govern dual food systems or the importance of less tangible non-financial factors that might affect food access (e.g. knowledge of where and how to harvest and maintain machinery, suitable environmental conditions for travel, conducive harvest regulations, social relationships, and ecological stability). Ultimately, this contributes to restricted policy-level understandings of what it means to ensure stable, culturally adequate, and just food systems, and limits self-determination in northern food environments.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».