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Enregistrement W4406023281 · doi:10.1093/oxfclm/kgae024

Solving climate change requires changing our food systems

2025· article· en· W4406023281 sur OpenAlexaff
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

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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