Fallow Fields or Fertile Ground: Analysing Food Governance in a Changing World
Notice bibliographique
Résumé
Our food systems are failing us. In particular, industrial food systems fail to deliver healthy, adequate food to billions of people (FAO et al. 2019; FAO et al. 2024) and have led to increased instances of mental health crises for farmers (Jones-Bitton 2019; Younker & Radunovich 2021). In addition, industrial food systems contribute to the devastating impacts of a warming climate (IPCC 2021), biodiversity loss (WWF 2021), and soil erosion (Wise 2019; Badreldin and Lobb 2023) worldwide. Yet, little structural change has occurred in the way agriculture is governed and the problems created by industrial agriculture are becoming increasingly entrenched. Given this context, the research in this dissertation asks: Why, in an era of converging crises, has agricultural policy remained largely unchanged and supportive of industrial agriculture practices? The research included in this dissertation is underpinned by current academic literature that constructs my understanding of food systems challenges and changes in global governance over the past decades (Chapter 2). Presented as three research papers (Chapters 4, 5, and 6), each chapter focuses on a unique aspect of governance and is enabled by the different methods laid out in Chapter 3. Chapter 4 lays out the methods and methodology used for the three research papers (Ch. 4, 5, and 6) included in this dissertation. Chapter 4 focuses on actor arrangements and power in Canadian federal agricultural policy while Chapter 5 focuses on how different food systems actors experience multistakeholder governance arrangements. Different examples of how place-based, rights-centred governance arrangements can offer a more equitable outlook for food systems are assessed in chapter 6. The concluding chapter (7) provides a set of tools and strategies to help bridge the gap between the findings of Chapters 4 and 5 with the examples of transition in Chapter 6.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».