A Comparison of Climate Smart Food Systems in Armenia, Georgia, and Moldova: Policy Implications for Armenia
Notice bibliographique
Résumé
In May 2020, the European Commission introduced the Farm to Fork (F2F) strategy (European Commission, 2020), a bold initiative aimed at overhauling Europe’s food systems with a strong focus on sustainability and long-term environmental, human, and planetary health goals - in line with the objectives of the EU Green Deal (European Commission, 2021). The profound impacts of industrial food systems on climate change, biodiversity, and public health are often overlooked. Globally, food systems account for nearly one-third of greenhouse gas emissions (Crippa et al. 2021), are the primary causes of biodiversity loss (Boakes, et al., 2024), and play a substantial role in health conditions such as cardiovascular diseases, cancer, and type 2 diabetes. To build on these efforts, the EU Strategic Dialogue on Agriculture recently introduced a document of recommendations called “A Shared Prospect for Farming and Food in Europe.”( European Commission, 2024). The initiative aims to reform the EU Common Agricultural Policy (CAP), create Just Transition and Nature Restoration Funds, and advocate for more sustainable diets – new directions for advancing the Farm to Fork agenda that will shape European policy in the future. Food systems are critical for ensuring food security, supporting sustainable development, and addressing the challenges posed by climate change. This paper explores lessons learned from three GUMA project countries: Armenia, Georgia, and Moldova. A qualitative analysis was conducted using data gathered from diverse sources, including official statistical agencies, international donor organization frameworks, and sectorial data. In addition, for Armenia specifically, the study incorporates insights from surveys of key actors across state, academic, and private sectors. All three countries face challenges related to rising temperatures leading to heat stress and droughts, soil health and degradation, and the prevalence of smaller farm sizes. Additional issues include low levels of organic production, limited access to markets and finance, underdeveloped or no agricultural extension services, significant post-harvest food loss and waste, food insecurity, and insufficient adoption of healthy and sustainable diets. Furthermore, these challenges are worsening because of the lack of governmental or international incentives to promote climate-friendly and sustainable farming programs and gaps in governance and strategic planning. The study highlights key lessons from climate-smart food systems in Armenia, Georgia, and Moldova, offering comparative insights and actionable recommendations to guide policy development and advance sustainable agricultural practices in Armenia.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».