The 25% Shift: The Benefits of Food Localization for Northeast Ohio and How to Realize Them
Notice bibliographique
Résumé
The local food revolution has come to Cleveland—big time. The city now has so many community gardens, farmers markets, community-supported agriculture (CSA) subscriptions, urban farms, celebrity chefs, and local-food procurement programs that the environmental web site, SustainLane, recently ranked Cleveland as the second best local-food city in the United States. But the region has only just begun to tap the myriad benefits of local food.The following study analyzes the impact of the 16-county Northeast Ohio (NEO) region moving a quarter of the way toward fully meeting local demand for food with local production. It suggests that this 25% shift could create 27,664 new jobs, providing work for about one in eight unemployed residents. It could increase annual regional output by $4.2 billion and expand state and local tax collections by $126 million. It could increase the food security of hundreds of thousands of people and reduce near-epidemic levels of obesity and Type-II diabetes. And it could significantly improve air and water quality, lower the region's carbon footprint, attract tourists, boost local entrepreneurship, and enhance civic pride.Standing in the way of the 25% shift are formidable obstacles. New workforce training and entrepreneurship initiatives are imperative for the managers and staff of these new or expanded local food enterprises. Land must be secured for new urban and rural farms. Nearly a billion dollars of new capital are needed. And consumers in the region must be further educated about the benefits of local food and the opportunities for buying it.To overcome these obstacles, we offer more than 50 recommendations for programs, investment priorities, and policies. In a period of fiscal austerity, we argue, the prioritymust be to create "meta-businesses" that can support the local food movement on a cash-positive basis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».