The State of Local Food Systems and Integrated Planning and Policy Research: An Application of the Climate, Biodiversity, Health, and Justice Nexus
Notice bibliographique
Résumé
Food systems are difficult to model, given the challenge of defining socially desirable food system outcomes. Research that aims to advance agri-food systems must reveal opportunities for integrated food systems planning and assess its outcomes. The climate, biodiversity, health, and justice (CBHJ) nexus provides such a lens, and it is a potentially useful tool for understanding how (or whether) food systems planning and policy studies employ a systems-based, integrated perspective. Further, it may be used to identify how agri-food systems planning and policy engage with local objectives and co-benefits related to climate change adaptation and mitigation, biodiversity conservation, community health, and social justice. This research proposes an indicator framework to operationalize the CBHJ nexus, by undertaking a scoping review of over one hundred local agri-food planning and policy studies. Outcomes from this work reveal the nature and degree to which agri-food systems research adopts a systems lens that comprehensively models resilience, sustainability, and justice. Outcomes related to biodiversity, procedural justice, and mental wellbeing were not common in the dataset. Recommendations from the work include guidance on how the nexus can broaden the quantitative and qualitative data-driven measurements of food system outcomes. Future work is required to define appropriate CBHJ outcomes and their possible measurements across scales beyond just local levels.
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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 | 0,096 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,024 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».