IMPACT OF COVID-19 ON FOOD PRICES IN REMOTE INDIGENOUS COMMUNITIES- THE CASE OF FOX LAKE IN LITTLE RED RIVER CREE NATION (LRRCN).
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest significant increase in food prices due to the Covid-19 pandemic in Indigenous communities across Canada and the US. This study investigates whether and to what extent food prices might have changed in response to the Covid-19 pandemic using Fox Lake, a remote community within Little Red River Cree Nation in Northern Alberta, as an interesting case study. The study uses retail price data for selected food items from Fox Lake’s local store, The Northern, and respective retail prices for similar products in Alberta, over a five-year period from 2017 to 2021. The study is guided by three specific objectives. First, it investigates disparities in price levels and temporal price changes between Fox Lake and Alberta. Second, the study assesses the extent to which temporal changes in food prices may have been driven by Covid-19 in Fox Lake in comparison to respective changes at provincial level. Finally, the study examines the implications of potentially higher food prices on the living wage requirements for Fox Lake households.\nResults show that between 2017 and 2022, Fox Lake's prices for selected food items were up to 175% and 186% higher than in Alberta, particularly for food items like canned tuna and margarine respectively. Food prices in Fox Lake, however, did not soar during the pandemic. On average prices increased by 1.1% in Fox Lake, which is three times lower than the average food price increase in Alberta. The thesis’ findings are, hence, in contrast to significant price surges of 400%, observed during the Covid-19 pandemic e.g., in northern Ontario. Nevertheless, a modest 1.1% increase in food prices would increase annual food expenses by $179 and require a living wage increase from $19.58 to $19.63 for a family of four with two working members.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».