Rights of the child as imperatives for transforming food systems
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring access to nutritious food, maintaining a healthy planet, and eradicating child labor remain as critical priorities for protecting children’s rights. In this article, we explore issues and problems within the global food systems that impact children’s rights. We explore this through the lens of the UN Convention on the Rights of the Child. We examine the intricacies of the food systems and their effect on children’s rights through five case studies from various regions around the world, looking at the lives of children in Australia, Spain, Mexico, Costa Rica, Mali, and elsewhere. The analysis encompasses topics such as school food programs, unhealthy junk food, climate impacts of farming, health impacts of pesticides, and child labor, all within the global food system. Our aim is to clearly demonstrate that adopting a child rights-based approach to food system governance can promote fairness and justice to children. Our argument is that it is cardinal for states to develop strategies and measures to curtail activities that hinder the realization of children’s rights and promote activities that enhance their realization. States bear a responsibility to restructure the institutional framework and to reinterpret the obligations of businesses to facilitate this objective.
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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 | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,058 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».