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Enregistrement W4400694250 · doi:10.1080/21683565.2024.2378697

Non-market food production can contribute to diverse dimensions of food security according to key informants in northern New England

2024· article· en· W4400694250 sur OpenAlexfundno aff
Sam Bliss, Sydnie Musumeci, Emily H. Belarmino, Scott C. Merrill, Farryl Bertmann, Rachel E. Schattman, Meredith T. Niles

Notice bibliographique

RevueAgroecology and Sustainable Food Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHatchGund Institute for EnvironmentNational Institute of Food and AgricultureMaine Agricultural and Forest Experiment Station
Mots-clésFood securityProduction (economics)Key (lock)BusinessFood processingMarketingAgricultural economicsGeographyEconomicsAgricultureFood scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have found that growing or wild-harvesting some of one’s own food is associated with food security in high-income societies. Yet this research has not established causal relationships, and it measures household food security using indicators that assess only access to market food. To disentangle how non-market food production interacts with food security, we interviewed 26 key informants who play central roles in communities of gardeners, hunters, fishers, foragers, and homesteaders in northern New England, U.S.A. These informants indicated that non-market food production relates ambiguously to short-term food access in high-income societies where market food is cheap relative to wages. But non-market production can enhance all other recognized dimensions of food security: availability, adequacy, acceptability, agency, utilization, stability, and sustainability. Causation can run the other way, too: food insecurity was said to increase the likelihood and intensity of engagement in non-market food production. Yet poverty can deprive food-insecure households of the equipment, money, skills, and land access needed for successfully producing their own food. Overall, our informants portrayed non-market food production as a skills-based safety net for reliably feeding oneself from the landscape through personal and societal crises, from the distant past to the climate-change future.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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