Towards an Integrated Indigenous Food Security Strategy for Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous communities experience household food insecurity rates three times the national average. In Ontario, 78% of Indigenous communities are located in Northern Ontario in both remote and semi-remote contexts, where issues such as lack of year-round road access, high transportation costs, short growing seasons, and limited local agricultural lands lead to increased food costs and a lack of reliable access to nutritious food. Indigenous food insecurity ultimately stems from settler colonialism and a reliance upon a globalised food system that reinforces colonial power structures. Recent literature centres the importance of food sovereignty and self-determination, which would see Indigenous communities revitalising and taking ownership of their food systems. The COVID-19 pandemic exacerbated Indigenous food insecurity challenges. In response, various Indigenous-led initiatives emerged across Northern Ontario to address immediate needs, as well as work towards food sovereignty. This research will identify Indigenous-led food security initiatives that met community needs during COVID-19. Key informant interviews will be used to investigate factors that helped or hindered their ability to provide food to their communities, to identify new opportunities, and to determine optimal delivery models. The Ontario Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs (OMAFRA; 2022) has indicated that an integrated Indigenous food security strategy for Ontario is needed. This research can assist in identifying the components of an integrated Indigenous food security strategy that meets immediate need and honours the ultimate goal of Indigenous food sovereignty, as well as identifying a clear and actionable role for the Provincial Government in supporting such a strategy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».