Applying a climate-biodiversity-health framework to support integrated food systems planning and policy
Notice bibliographique
Résumé
Food systems impact different aspects of sustainability and human life, such as pollution, health, climate change, biodiversity loss, water shortage, and soil infertility. However, in many places, food systems are neither resilient nor sustainable. Integrated planning approaches can help to overcome fragmented strategies and policies in ways that improve the sustainability and resilience of food systems. This study explores such an approach by applying a climate-biodiversity-health (CBH) nexus to local and regional food systems in the Comox Valley region, British Columbia, Canada. The CBH nexus is used as an analytical lens to identify systems relationships among food systems, climate change, biodiversity and health issues and strategies in the region. The employs a place-based approach entailing semi-structured interviews with provincial, regional, and local stakeholders in order to develop a holistic understanding of planning challenges, strategies and their outcomes through the CBH lens. Outcomes of this work include a system map that can be used as a framework for elucidating how various strategies align or conflict with different CBH imperatives and can be used to support integrated community sustainability planning and policy-making efforts. The framework is developed within the Comox Valley context, but it can be adapted to other communities. This paper details the development of this framework, the interconnections between different components, and how this framework can be adopted in other communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».