Identifying indicator needs for food system transformation: South and Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
Clear measures of progress on food system transformation can provide decision-makers with the visibility to course-correct to realise desired impacts and can help ensure accountability.To this end, there is a need to develop, test, and validate novel methods and metrics for assessing food systems transformation.To ensure that such work is grounded in local food system stakeholders' needs, GAIN consulted national stakeholders across four Asian countries (Bangladesh, India, Indonesia, and Pakistan) to identify priority indicator gaps for monitoring food systems transformation.These consultations drew from an analysis of each country's food system transformation pathway, existing indicators, and the results from similar stakeholder workshops in Africa.National stakeholder workshops were held with diverse participants in three of the countries, while stakeholder interviews were used in India.Across all countries, some similar themes emerged, such as sustainable and climate-smart agriculture, small and medium-sized enterprises, food safety and quality, consumption behaviour, policy alignment, and food system governance.There was a strong focus on policy actions, sustainability, and resilience as crosscutting themes.Women and youth were mentioned as groups requiring particular attention in metrics development, including the wage disparities between men and women, inclusion of women and youth in decision-making process, and youth access to finance and agri-business.The results from the workshops will be used to inform GAIN's future work in developing metrics and methods to understand and help countries track their food systems transformation. KEY MESSAGES• Understanding and promoting food system transformation requires appropriate metrics and methods, some of which may not yet exist.• To understand national stakeholder needs for food related methods and metrics, GAIN conducted stakeholder consultation workshops and high-level interviews in four countries in Asia in 2024, complementing similar work in five African countries in 2023.• Consulted stakeholders identified priority themes for new metric development, which are summarised in this paper.• Stakeholders in India described a markedly different approach to food systems transformation and measurement compared to the other three countries but identified similar priority areas for measurement, including unique agrarian economy and nutrition security needs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».