Mapping food businesses with regenerative potential in the Amazon and Central American Dry Corridor
Notice bibliographique
Résumé
The global food system plays a pivotal role in environmental challenges, being a major contributor to climate change, the primary driver of tropical deforestation, and responsible for one-third of global greenhouse gas emissions. In response to these challenges, a regenerative approach to food businesses has emerged as a promising framework for driving environmental change and addressing the climate crisis. However, there is a gap in information across Latin America regarding the number, location, and activities of food businesses adopting a regenerative approach, hindering a better understanding of this trend and limiting its potential support in the region. This article presents the results of a mapping effort using specific criteria and analytical frameworks to build a better understanding of how regenerative food business models are evolving in Latin America. The mapping was conducted across six countries in the Central American Dry Corridor and five in the Amazon Biome. The process involved using the Google search engine with 77 keyword combinations, complemented by information from 50 key informant interviews. A total of 181 businesses with a potentially regenerative focus were identified. Of these, 64 were explicitly using the term “regenerative,” with its usage being more prevalent in the Central American Dry Corridor than in the Amazon. Notably, businesses using the term were non-associative enterprises. In contrast, associative enterprises such as cooperatives and associations, although not employing the term “regenerative,” played a critical role in socio-cultural and environmental conservation of territories, particularly when led by indigenous or other local traditional populations. Furthermore, the participation of women in leading these businesses was higher than in other traditional businesses, though it still reflected global gender imbalances in leadership positions compared to men. This study provides one of the first comprehensive mappings of regenerative food businesses in the Amazon and CADC, offering valuable data from Latin America. The findings reveal the distribution, characteristics, and diverse ways businesses engage with regenerative practices, underscoring the need for further research beyond the explicit “regenerative” term to fully capture the scope of initiatives driving socio-environmental transformation in the region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».