Alternative vs. conventional food networks: A geospatial analysis in relation to neighborhood sociodemographic characteristics in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
"There has been growing interest in ‘alternative’ food systems in North America over the past couple decades, coinciding in part with concerns over increased distancing between food producers and consumers as well as scepticism over the ‘conventional’ food system. This interest has led to the expansion of alternative food networks (AFNs), which aim to connect farmers and consumers while increasing the ties in the local community. While the expansion and popularity of these networks is clear, their role in the urban food environment remains understudied. In this study, I aim to address this gap by examining the distribution of different types of food sources in Montreal, including how equitable the availability of AFNs is across neighborhoods with different s sociodemographic characteristics. Specifically, I categorised an existing spatial database of food businesses and organizations based on a ‘food network’ typology, then compared it to a multivariate classification of neighborhoods (census tracts) based on key sociodemographic characteristics by using the ‘k-means’ method. I then overlay the food network categories with the census tract clusters in order to explore their distribution based on sociodemographic attributes (i.e., prevalence of low-income households, population density, prevalence of recent immigrants). While a vast literature has considered social and economic aspects of urban food environments at increasingly fine scales, to my knowledge, none have compared the distribution of different food networks at a city-wide scale. My findings show some distinct patterns in the types of food sources occurring in certain neighborhoods in Montreal, offering a basis for further research to investigate the role of different types of ‘alternative’ food provision and their impacts within the food environments at the city-wide scale. "@eng
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».