Reassessing Food Security: How a Data‐Efficient <scp>4As</scp> Framework and Machine Learning Uncover Hidden Patterns Across <scp>G20</scp> Nations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Food security is a global challenge that demands a systematic approach to inform effective policymaking. However, empirical country‐level food security studies remain scarce because of data limitations. To bridge this gap, we first develop a data‐efficient National Food Security Index (NFSI) by innovatively adapting the 4As framework (availability, affordability, accessibility, and acceptability) of energy security. The weights of indicators in the framework are determined by an expert survey. The index is then applied to G20 members, and a clustering algorithm on the basis of machine learning uncovers several hidden patterns. The main findings of this study are as follows: (1) agricultural productivity, food affordability, and natural resource endowment are perceived as most crucial in determining food security; (2) Australia, the USA, France, the UK, and Germany consistently exhibit strong food security, whereas India, Mexico, Russia, and Indonesia trail behind. EU members demonstrate substantial improvements in sustainability, contrasting with mixed progress patterns observed in other major economies; and (3) five clusters are identified: leading performer (USA), resilient performers (like Canada and Germany), innovative performers (China, Japan, and South Korea), moderate performers (like Saudi Arabia and South Africa), and vulnerable performers (India and Indonesia). Tailored policy recommendations are provided for each cluster.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».