Healthy people, healthy land: driving sustainable food systems transformation with community agroecological values and Indigenous food systems planning in Kakisa, Northwest Territories, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
Food systems in northern Canada are under severe pressure brought on by climate change, colonial policies, resource extraction, settler migration, dispossession from ancestral lands, and changing ways of life. As communities seek to nurture more resilient food systems, agroecology is emerging as a relevant food system framing to address these challenges as it balances new forms of sustainable food production with traditional food practices and connects them to on-going struggles for self-sufficiency and Indigenous food sovereignty. This article showcases insights from a community-driven, food systems planning project in Northwest Territories, Canada that incorporates agroecology rooted in Indigenous values, principles, and Traditional Knowledge of the region. Using participatory action research, the Ka’a’gee Tu First Nation (KTFN) designed a vision for their food system structured by the Community Agroecological Values Framework (CAVF). The CAVF, co-created with KTFN, builds on the community capitals framework and northern agroecology dialogues to foster a holistic approach to Indigenous food systems planning. Through a workshop, participatory mapping, and storytelling, community members reflected on existing food projects and provided input on future developments. KTFN used this process to connect their food system with multiple components of agroecology in the North, including land stewardship, sustainable livelihoods, cultural resurgence, social cohesion, good governance, and human capacity, aligning them with Dene values of holistic well-being for people and the environment. This article shares a case study of how KTFN is combining participatory, values- and place-based planning with agroecology to strengthen their food system, advance self-sufficiency, and promote food sovereignty in the face of climate uncertainties.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle