Revitalizing Indonesia’s Local Food Through the Slow Food Movement for a Sustainable Future
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia's food security faces growing challenges from climate change, uneven distribution, and the dominance of industrial food systems that threaten biodiversity and cultural heritage.This study explores the potential of the Slow Food movement to address these issues by promoting sustainability, biodiversity preservation, and the revitalization of local food traditions.Drawing on literature, policy reports, and case studies, the analysis shows how Slow Food, guided by the principles of "good, clean, and fair," offers an alternative framework to tackle ecological, social, and cultural vulnerabilities.The movement emphasizes local production, short supply chains, farmer empowerment, and sustainable consumption practices.In Indonesia, Slow Food has been implemented through community initiatives, educational programs, and culinary tourism, showing potential to improve farmer incomes, expand access to nutritious food, and safeguard culinary diversity.However, adoption is limited by low public awareness, perceptions of elitism, policy bias toward industrial agriculture, and competition from fast and ultra-processed foods.To address these barriers, this study proposes a roadmap for integrating Slow Food principles into national and regional strategies through multistakeholder collaboration involving government, civil society, private actors, and academia.The findings conclude that Slow Food holds significant potential to contribute to a resilient, inclusive, and sustainable food system in Indonesia, provided that structural gaps and policy misalignments are addressed through coordinated action.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».