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Enregistrement W4405505567 · doi:10.1080/17448689.2024.2437578

Advancing food systems governance: Perspectives of Canadian civil society organizations

2024· article· en· W4405505567 sur OpenAlexafffundabout
Charles Z. Levkoe, Johanna Wilkes, Peter Andrée

Notice bibliographique

RevueJournal of Civil Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityCarleton UniversityBalsillie School of International AffairsLakehead University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCivil societyCorporate governancePolitical sciencePublic administrationFood systemsEnvironmental ethicsFood securitySociologyPolitical economyLawManagementPoliticsEconomicsEcologyBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Civil society organizations (CSO) engaged in food systems work have grown substantially in number, scale, and scope. Many of these CSOs are seizing opportunities to engage with the globalized industrial food system in efforts to promote greater equity and sustainability and have realized that addressing issues at a systemic level demand engaging with governance. Despite increasing scholarly attention to food systems and to CSO engagement with governments, the diversity of governance arrangements remains understudied. In this paper, we explore the meanings and perspectives of food systems governance from the standpoint of CSOs leaders across Canada and Indigenous territories. Drawing on 70 semi-structured interviews, we argue that CSOs play a central role in advancing food systems governance by how they frame and act on food issues. We point to CSOs understandings and engagement with food systems governance as broader and more nuanced than what has previously been documented in the literature. A more discerning and comprehensive understanding of how CSO actors describe and advance food systems governance helps articulate how CSOs are scaling-up place-based work, modelling new forms of governance, and ultimately, impacting decision-making structures.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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