MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392864677 · doi:10.3389/fsufs.2024.1321297

Moving beyond awareness to action and food system transformation: prioritizing labor in food systems governance work

2024· article· en· W4392864677 sur OpenAlexafffundabout
Amanda Wilson, Kirsti Tasala

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensLakehead UniversitySaint Paul University
Organismes subventionnairesLakehead UniversitySaint Paul University
Mots-clésFood systemsCorporate governanceWork (physics)Action (physics)Transformation (genetics)BusinessFood securityEngineeringAgricultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic laid bare many of societies’ existing social and economic inequalities, one of which is illustrated in the challenges facing food and farm workers across the food chain. Despite this upsurge in public recognition, the circumstances facing food and farm workers remain unchanged, and this lack of action is reflected within the work of food systems-focused civil society organizations (CSO) in Canada. Several authors have noted the lack of recognition of labor issues within food systems work. This paper further explores the nature of this disengagement, particularly in food systems governance work, and identifies barriers to more meaningful engagement and possible avenues to overcome these challenges. Findings draw from a set of 57 interviews conducted from 2020 to 2023 with a range of food system CSO representatives across Canada, examining their understanding of, and engagement in, food systems governance work and their involvement in labor issues (or lack thereof). The paper concludes that though there exists widespread awareness of the challenges facing food and farm workers, and a desire to engage in a more sustained fashion, many food system CSOs have not yet found the tools or pathways to do so on an organizational level. Several discursive openings are identified that offer an opportunity to leverage the heightened awareness of food and farm workers during the pandemic into concrete collective action.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Sustainable Food SystemsMême sujetOrganic Food and AgricultureTravaux en français237 207