An examination of food insecurity among Canadian Aboriginal people
Notice bibliographique
Résumé
Background Food insecurity is a significant problem affecting many Indigenous people in Canada. This paper examines the prevalence, causes, and effects of food insecurity among Aboriginal populations. Methods Using a review of peer-reviewed articles, government reports, policy evaluations, and data from Statistics Canada, it highlights how factors such as remoteness, mental illness, traditional food consumption patterns, and socioeconomic conditions contribute to food insecurity. The paper also discusses existing policies, such as the Canada Child Benefit (CCB) and Nutrition North Canada (NNC), which are designed to address this issue. Additionally, it offers policy recommendations, including improving supply chain efficiency, monitoring subsidy programs, reevaluating eligibility issues associated with the NNC, providing support to improve access to existing government policies, and dismantling racist structures through initiatives such as Canada’s Anti-Racism Strategy 2024-2028. Results One important link made in the study is how educational attainment and income levels among Indigenous people are a reflection of structural injustices that lead to greater vulnerability to food insecurity, as well as the effectiveness of government policies designed to mitigate food insecurity. Conclusions The study emphasizes the need for a multi-pronged approach that combines modern strategies with traditional Indigenous values to build resilience against food insecurity. Addressing these factors can enhance the impact of policies targeted at effectively reducing vulnerability and improving food security among Indigenous communities in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».