Challenging agricultural norms and diversifying actors: Building transformative public policy for equitable food systems
Notice bibliographique
Résumé
Food systems governance regimes have long been spaces of “thick legitimacy” (Montenegro de Wit & Iles, 2016), where embedded norms benefit productivist agricultural practices. Within governance regimes, the science-policy interface and the scientists who occupy this space are integral in today’s public policy processes. Often treated as objective science, technical disciplines have become a powerful source of legitimatizing in decision making. Without the contextualization of lived experience or diverse ways of knowing, these siloed spaces can lead policymakers towards an action bias (e.g., a rush to short-term solutions) that neglects the underlying causes and concerns of our current crises. Current governance arrangements in the science-policy interface demonstrate the bias toward technical science (e.g. economics) and short-term solutions. However, by challenging productivist agriculture norms reformed public policy processes may shift from a space of repression to one of possibility. This reform can happen through investigatiing dominant actor coalitions and identifying tools to reconfigure these power arrangements. Public policy theory, such as the advocacy coalition framework (ACF), helps organize relations within current agricultural policy arenas. The work of practitioners and other disciplines offer tools that can support transformative action by food systems advocates in the pursuit of changing the way public policy is made. In part, understanding how power is organized and who may influence policy processes is critical to change. This reflective essay ends with tools and strategies for those wishing to engage governments in this shift. The proposed tools and strategies focus on how people (e.g. policy champions), processes (e.g. policy leverage points), and partnerships (e.g. allyship) generate ways in which advocates can, and do, engage governments in transformative change.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».