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Enregistrement W4411011661 · doi:10.1016/j.foodpol.2025.102897

Corporate concentration and power matter for agency in food systems

2025· article· en· W4411011661 sur OpenAlexafffund
Jennifer A. Clapp (University of Waterloo), Rachael Vriezen, Amar Laila, Costanza Conti, Line Gordon, Christina C. Hicks, Nitya Rao

Notice bibliographique

RevueFood Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAgency (philosophy)Power (physics)BusinessEconomicsAgricultural economicsSociologySocial sciencePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High levels of corporate concentration and power in agrifood supply chains raise important policy concerns because they can affect food systems in adverse ways. In this paper, we argue that increased corporate concentration and power in food systems has the capacity to undermine people’s agency– that is, their capability to make choices and exercise their voice. We explore three dimensions of the relationship between concentrated corporate power and people’s agency in food systems. First, dominant firms within highly concentrated food system segments can exercise market power, which enables them to earn excess profits – often by charging higher prices, suppressing wages, and weakening livelihood opportunities. Second, dominant agrifood firms have the capacity to shape material conditions within food systems – determining prevailing technologies used in food production, working conditions, levels of processing of packaged food items, and food environments – in ways that can affect people’s choices. Third, dominant agrifood firms can exercise political power by actively pursuing strategies to influence food policy and governance processes via lobbying and other more indirect measures, weakening opportunities for broader democratic participation in food systems governance. Given these potential outcomes, more policy attention should be paid to corporate concentration and its implications for agency within food systems.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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