Building Effective Relationships for Community-Engaged Scholarship in Canadian Food Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle