Notice bibliographique
Résumé
In recent years, resilient food systems have become a policy priority for municipal governments, especially given concerns about climate change, the impacts of COVID-19, and rising food insecurity in Canada. The term resilience is often used to describe the ability of individuals, communities, nations and systems to recover from disruptions. However, resilience is frequently employed within policy discourse without clear definition or communication as to who or what should be resilient. The ambiguous use of the term can lead to inadequate policy and often fails to address systemic issues that create food system and social inequities in municipalities. Our analysis examines how the City of Toronto has framed resilience within food system policy discussions and compares these framings with the perceptions of resilience held by local community-based food system actors. Through an analysis of sixteen (n=16) municipal documents and twenty-eight (n=28) key informant interviews, our findings suggest that the rhetoric of resilience has little actual influence on food policy. Instead, it is often used to describe an idealized food system and indirectly places the responsibility on individuals to be resilient amid ongoing and multifaceted crises. The study contributes to critical discussions on resilience in food systems literature, arguing that resilience often reinforces a neoliberal mindset that prioritizes economic system resilience over the well-being of populations. The momentum towards community-driven, culturally responsive, localized food initiatives in Toronto is a positive step. However, we suggest that food system scholars, practitioners and policymakers engage with the concepts of ‘resilience’ more critically and with more intention, being mindful of the systems of oppression and exploitation inherent to the concept.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,068 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».