Adaptation in adversity: innovative approaches to food security amidst COVID-19 in a remote First Nations community in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic exacerbated food insecurity issues in geographically isolated communities, including Fort Albany First Nation (FAFN). This research examines FAFN's adaptive strategies to improve food security, highlighting community resilience and leadership. Data were gathered through semi-structured interviews with 20 community members who were involved in the pandemic response, either as members of the pandemic committee or as managers of community programs. Thematic analysis revealed significant adaptation of existing programs and the establishment of new initiatives to address food security during the pandemic. Initiatives, such as the community garden and the Fort Albany Farmers Market were food security programs that existed prior to the pandemic, and despite labor shortages during the pandemic, logistical hurdles were addressed to maintain operations and enhance food distribution efficiency. New emergency food initiatives, backed by government support and community efforts, successfully delivered food to vulnerable households. Traditional subsistence activities, such as hunting and fishing, were essential for providing sustenance and strengthening community resilience. These adaptive strategies highlight the critical role of local leadership, community participation and ingenuity, and the utilization of Indigenous knowledge in overcoming food security challenges during crises. This paper underscores the need to support Indigenous food sovereignty and build resilient local food systems tailored to the unique needs of First Nations communities. The experiences of FAFN during the COVID-19 pandemic provide invaluable insights into the resilience and innovation required to improve food security in remote and vulnerable populations, emphasizing the need for sustained investment and policy support in these communities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».