From greedy grocers to carbon taxes and everything in between: what do we think we know about food prices in Canada and how strong is the evidence?
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the task of explaining food prices falls to a handful of grey literature reports that shape media coverage and public understanding and carry significant political and policy influence. We performed an in-depth analysis of 51 of these influential reports, including 39 reports by Statistics Canada (including Consumer Price Index reports and other studies) and 12 reports from the Canada Food Price Report (CFPR) series. Our goal was twofold: 1) to identify and classify the various explanations given for food price changes, and 2) to evaluate the scientific rigor of these explanations. We identified 232 total explanations for food price changes, spread across seven thematic categories and 32 sub-categories. We find that most claims made in these reports are scientifically incomplete (only 28.6% of all claims meet established criteria for the completeness of scientific arguments). We also identify a lack of comprehensiveness in the areas of emphasis and the claims being presented and drivers being explored, particularly with respect to a issues presently at the centre of food price discourse in Canada, such as the agency of grocers and other supply chain actors, corporate growth imperatives, and climate change. Considering the importance of food prices and food security to prosperity and well-being in Canada, we conclude with a series of recommendations for strengthening the scientific rigor of these reports, including greater inclusion of supporting evidence, opportunities for peer review, and increased transparency regarding conflicts of interest and funding sources.
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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 | 0,041 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,030 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».