Building Effective Relationships for Community-Engaged Scholarship in Canadian Food Studies
Notice bibliographique
Résumé
How can community-engaged scholars best undertake grounded, policy-relevant, food systems research and teaching in ways that support the capacity of—and meaningfully build on—the experiences of civil society organizations working on these issues in Canada? This paper analyzes four case studies in the context of a research project that brings together members of the Canadian Association for Food Studies and Food Secure Canada. One case was led by Region of Waterloo Public Health and faculty from the University of Waterloo; a second by the Food Security Research Network at Lakehead University in Thunder Bay and the North Superior Workforce Planning Board; a third by the national student organization Meal Exchange and Ryerson University in Toronto; and a fourth by the BC Food Systems Network. We argue that the answer to the question above lies in establishing respectful relationships and recognizing the different cultures involved, and we offer five methodological insights for building effective relationships in practice. The first is the need to disaggregate the concept of ‘community’ in order to acknowledge the distinct needs and assets of the diverse organizations and populations involved. Our second and third insights are linked: Establish the relationship around a shared vision, and then negotiate mutually-beneficial teaching or research projects. Fourth, practitioners should approach community-campus engagement through the framework of contextual fluidity, which includes seeing the relationships and the vision at the heart of the work, while remaining open to shifts and new opportunities. Finally, adopting community capacity building practices helps practitioners realize their shared vision.
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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 | 0,045 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,079 | 0,071 |
| Communication savante | 0,038 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».