Rapport d'étape - FoodReach Toronto : réduire le coût des aliments pour les organismes sociaux et les groupes communautaires
Bibliographic record
Abstract
Toronto compte plus de ménages en situation d’insécurité alimentaire que les autres régions métropolitaines de recensement au Canada : sur 2,1 millions de ménages, environ 252 000 (soit 12 %) vivent dans une certaine forme d’insécurité alimentaire. Les organismes communautaires (organismes sociaux, programmes scolaires, garderies) servent des millions de repas par année aux citoyens les plus vulnérables de la ville, mais rencontrent souvent des difficultés à obtenir des produits frais à prix abordable. C'est dans ce contexte, afin d’améliorer l’efficience de l’approvisionnement alimentaire des organismes communautaires en consolidant leur pouvoir d’achat, que le Bureau de santé publique de Toronto, en collaboration avec des partenaires des secteurs public et privé, a créé en 2015 le programme FoodReach. Depuis sa création, FoodReach a permis à plus d’une cinquantaine d’organismes communautaires d'obtenir un accès régulier à des produits sains pour de nombreux groupes parmi les plus marginalisés de Toronto.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".