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Enregistrement W4406023281 · doi:10.1093/oxfclm/kgae024

Solving climate change requires changing our food systems

2025· article· en· W4406023281 sur OpenAlex
Svetlana Feigin, David O. Wiebers, Daniel T. Blumstein, Andrew Knight, Gidon Eshel, George R. Lueddeke, Helen Kopnina, Valery L. Feigin, Sergé Morand, Kelley Lee, Michael Brainin, Todd K. Shackelford, Shelley M. Alexander, James A. Marcum, Debra Merskin, Lee F. Skerratt, Gerben A. van Kleef, AS Whitfort, Carrie Packwood Freeman, Andrea Sylvia Winkler

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOxford Open Climate Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of CalgarySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood systemsClimate changeAgricultureSustainabilityFood processingNatural resource economicsGreenhouse gasMindsetGlobal warmingSustainable agricultureBusinessFood securitySubsidyEnvironmental resource managementEconomicsPolitical scienceEcologyComputer scienceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Humanity is facing an important existential threat—irreversible climate change caused by human activity. Until recently, most of the proposals to address climate change have downplayed or ignored the adverse impact of food systems, especially intensive animal agriculture. This is in spite of the fact that up to a third of global greenhouse gas production to date can be attributed to animal agriculture. Recent developments at COP28 have signaled that the tide is turning, however, and that food systems are becoming part of global discussions on climate change solutions. The pressing nature of irreversible climate change requires rethinking our food systems. To solve the climate change crisis, we propose transitioning to a predominantly plant-based diet, and phasing out intensive animal agriculture as diets shift, without increasing pastoral farming. We suggest that such transformations in global food systems can be accomplished largely through education and large-scale public information campaigns, removal of subsidies, taxation to account for externalized costs of animal agriculture, improved labelling of products, and various investment/divestment drivers. Better metrics and industry benchmarks involving food and agriculture-specific performance indicators that reflect food system sustainability will be important. Increased global awareness of these issues and a change in mindset (which will drive political will) also are needed. Our current trajectory is untenable, and we must begin to turn the ship now towards sustainable food systems and diets.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,248 · 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