RELATIONSHIP-BASED LENDING FOR DIVERSIFIED AGRICULTURE SYSTEMS IN CANADA: HOW TRUST AND COMMUNITY MAY TRANSFORM FINANCIALIZED AND GENDERED FOOD SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Our food systems, once controlled by community and built for regions, are now global in scale and serve the interests of international financial organizations and multinational agribusiness corporations. Financialization, the term referring to the increased presence of financial actors, markets, institutions and incentives have gained importance in the organization and functioning of the economy, including agriculture & land, is an issue of increasing attention in academic and policy circles. This new trend, an increasing role of these actors in financing agriculture, means agricultural production?s primary goal has shifted from food production to cash production. Current agricultural finance habitually chooses projects based on potential for asset development rather than community benefit. Those who are most likely to opt into diversified and sustainable production such as women, people of colour, of those new to the industry struggle to fund their projects. Current unsustainability is underpinned by work dynamics and social relationships that only further perpetuates gender inequity. In this paper I argue offering trust- based loans to under-represented farmers transforms power imbalances created by financialization. The research asks: to what extent do farm women in Canada use trust-based lending to grow and sustain their farms; how does informal lending influence how women farm; and in what ways does access to informal lending shape rural communities and their food systems in Canada? I used purposive snowball sampling to identify and interview ten participants, six farmers and four lenders, using semi-structured interviews. Results show farmers using trust-based loans indicates the way they farm includes community benefits and meet personal environmental and social outcomes, including local economic development. The farmers noted a strong sense of trust between lender, borrower, and customer. Many indicated without such trust as collateral loans, they would not be in business. As researchers, community activists, and not-for-profit organizations seek resolutions to our financialized food system, trust-based loans may be of significant import.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».