Neoliberal growth vs food system democratization: narrative analysis of Canadian federal and civil society agri-food policy
Notice bibliographique
Résumé
Narratives inform policymaking by building consensus, stabilizing our shared beliefs, and legitimizing our assumptions (Roe 1992, 1994). This research applies narrative policy analysis to identify and compare the dominant agriculture and food (agri-food) narratives of Canadian federal government and civil society policy over time. It aims to understand and compare what narratives are driving the agri-food policy priorities of each group, with particular attention to how policy narratives address social and environmental goals. This analysis documents and confirms a Neoliberal Techno-optimist Growth Narrative as the dominant narrative in federal Canadian Agriculture and Agri-food Canada (AAFC) policy between 1986 and 2019. Over a similar period, civil society has adopted narratives that prioritize localization and democratization of the food system as well as food security. While the neoliberal priorities of market expansion and competitiveness are the focus within federal narratives, civil society concerns related to the social and environmental costs of economic efficiency, including reduced farmer livelihoods, environmental degradation, and loss of community decision-making capacity, have received marginal attention from federal policy. We discuss how the Neoliberal Techno-optimist Growth Narrative imposes structural barriers on the pursuit of environmental and social goals by establishing a hierarchy of goals whereby environmental/social goals can only be pursued to the extent that they contribute to economic growth and by promoting a techno-optimist approach. As such, the dominant Neoliberal Techno-optimist Growth Narrative stabilizes two contested assumptions: (1) economic growth through liberalized trade is the best approach to achieve societal wellbeing, and (2) that technological innovation will sufficiently address environmental pressures. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10460-024-10647-3.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».