Notice bibliographique
Résumé
A vision for a more sustainable, just, and health-promoting food system comes from scholars, activist organizations, and communities alike. However, creating infrastructure and implementing policy that allows for the transition to a healthy, community-minded system comes with significant challenges and opposition, including a neoliberal policy legacy. Understanding the positive health impacts of improving the food system, thus, is crucial to making sense of and addressing the interconnected nature of food and health. The study of alternatives, and how these can be grounded and promoted in public policy, help challenge the notion that health issues in the food system are best solved through charity or technocratic fixes. To illustrate the role of such alternatives this paper draws on two case studies: the ScarbTO Mrkt Bucks initiative, a civil society group creating a system of subsidized vouchers for wider access to farmers markets at the community level, and the Coalition for Healthy School Food, a network of organizations advocating for federal investment in a universal cost-shared healthy school food program. So far, it is grassroots initiatives that have acknowledged the health issues that their communities face around accessing plentiful, diverse, and nutritious foods. These initiatives can connect local experiences with systemic and structural sources of inequity, leading to a more comprehensive means of change. Creating pathways to sustainable healthy food in public settings, I argue, is central to the wider, global transition to a healthier, more just food system.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,026 |
| Communication savante | 0,019 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».