Racial equity and the USDA's Office of Urban Agriculture granting program and urban offices
Notice bibliographique
Résumé
Urban agriculture (UA) has long been practiced in the U.S. by socially disadvantaged and low-income people for the purposes of subsistence, community and resilience. Government support for UA, however, has waxed and waned, including in city and federal policy. The 2018 farm bill established the Office of Urban Agriculture and Innovative Production (OUAIP) with the mission to encourage and promote “urban, indoor, and other emerging agricultural practices” (Agriculture Improvement Act of 2018, Title XII, Sec. 12302). The inclusion of UA in federal agriculture policy was a welcome change for many urban farmers and gardeners who had long sought recognition of urban production. Yet, historical discriminatory policies and practices on the part of the U.S. Department of Agriculture (USDA) have led some farmers and advocates to be wary of the department, and may suggest reticence to engage with USDA programs. This brief shares key findings and policy recommendations from a study that sought to understand the roll-out of the OUAIP and connected programs through a racial equity lens. We used a multimethod data collection approach that included national surveys of UA stakeholders; in-depth interviews with UA stakeholders in two case study cities, New York City and Atlanta; informational interviews with Urban Service Center (USC) Leadership in cities with urban county USDA Farm Service Agency (FSA) offices; GIS mapping of publicly accessible data; review of relevant policy documents; and participant observation, including meetings of the federal-level Urban Agriculture and Innovative Production Advisory Committee (UAIPAC). The study was supported through the Socially Disadvantaged Farmers and Ranchers Policy Research Center (The Policy Center) at Alcorn State University. In this policy brief, we introduce the urban agriculture provisions in the 2018 farm bill in the context of historical discrimination within the USDA. We then provide a short overview of our 2023–2024 study exploring the establishment and outreach of these provisions among Socially Disadvantaged Farmers and Ranchers (SDFRs) urban stakeholders followed by the key findings. We conclude with a set of policy recommendations, and reflection on how these recommendations may be relevant in 2025 and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».