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Enregistrement W4403911408 · doi:10.1080/13549839.2024.2419580

Achieving an equitable circular food economy in Vancouver

2024· article· en· W4403911408 sur OpenAlexafffundabout
Jamie-Lynne S. Varney, Tammara Soma

Notice bibliographique

RevueLocal Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCircular economyFood insecurityBusinessEconomicsFood securityGeographyEcologyAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food loss and waste occur at an alarming rate while many households in the City of Vancouver are food insecure. Set within the context of City of Vancouver’s Zero Waste 2040 long-term strategic plan, the City seeks to promote a circular economy, including through food waste reduction and prevention, better food redistribution, and partaking in awareness campaigns. Food rescue and redistribution is often framed as a win–win solution to avoid throwing unwanted, unmarketable, or surplus foods from the landfill and instead redistributing the food to those who are food insecure. This solution has been framed as a useful tool to promote a circular economy. However, both food waste and food studies scholars have rightly noted that connecting unwanted foods with those who are food insecure to address systemic hunger is not a panacea, nor is it a systemic solution to prevent food waste. Drawing on key informant interviews with agri-food experts across the system (n = 20), this study identified the challenges, opportunities, and the overall vision of the circular food economy and how it is mobilised in the City of Vancouver. It seeks to understand how equity factors into the vision of a circular food economy and its implementation by agri-food and relevant actors. The findings in this study highlight the importance of dynamic governance systems that targets critical points for change including regulation, funding, and capacity building to ensure a circular food economy that considers equity and justice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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