Notice bibliographique
Résumé
This manuscript utilizes data from policy stakeholder interviews and a systematic search of government websites to identify how the federal, provincial, territorial, and municipal governments in Canada address food loss and waste (FLW) and how stakeholders interpret jurisdiction over this issue. The findings show that government policies related to this issue represent a patchwork of disparate and overlapping actions that have been enacted by governments at different levels and across a variety of departments and agencies (e.g., environmental, agricultural, economic). Of these policies, only a few were identified as having the explicit objective to reduce the generation of this waste and/or divert it from landfill. Most policies, in fact, had non-FLW related objectives (e.g., to improve the profitability of the agricultural sector), but still had a potential or actual impact on the generation and/or management of this type of waste. Despite it being unclear who has jurisdiction over FLW in the country, an examination of interview transcripts reveals that policy stakeholders have limited views of which government entities have the authority to address FLW. This manuscript argues that the lack of jurisdictional clarity presents a barrier to a more comprehensive governance of FLW. While it may be possible to clarify who has jurisdiction over this issue, this manuscript contends that policy stakeholders need to rethink their understanding of jurisdiction itself. This manuscript operationalizes Valverde’s “work of jurisdiction” to present an alternative way to interpret jurisdiction that opens new possibilities for the governance of FLW.
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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 | 0,083 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,113 |
| Communication savante | 0,019 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| 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 ».