Identifying diverse infrastructure needs, barriers, and opportunities for enhancing food security: a case study of the island of Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Hunger and food insecurity are on the rise globally. A study of food infrastructures has the potential to offer sustainable solutions embedded in communities and networks. This thesis examined the extent to which an infrastructural lens may provide insight and understanding that could help inform the development of more sustainable solutions to systemic problems with food security on the island of Newfoundland. The purpose of this research was to analyze food (in)security in Newfoundland using an infrastructure lens, and to identify infrastructural needs, barriers, and opportunities to improve overall capacity for improving food security. This research combined data from literature reviews, content analysis and semi-structured interviews with key informants, and utilized a diverse infrastructures analytical lens which enabled the researcher to describe the state of current food infrastructures, identify existing infrastructural barriers to food security, and suggest infrastructural solutions and recommendations. Data was organized into themes with trends, commonalities, and differences using NVivo. All of the data points were then re-organized into three overarching categories: needs, barriers, and opportunities. The data in each category was re-analyzed into codes within each category. The results were categorized into infrastructural solutions and recommendations including building processing facilities, enhancing clean energy infrastructure, overcoming ecological factors using technology and innovation, public education campaigns, government incentives, institutional leadership, cooperation and sharing, and a poverty reduction strategy. This thesis concluded that globally recognized challenges to food security, including access and distribution, are intrinsically tied to infrastructure. Infrastructural analyses and solutions can enhance capacity for improving food security and offer sustainable solutions.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».