Enhancing Food And Nutrition Curricula In Higher Education By Assigning Collaborative Food System Assessment Projects
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
Student engagement in higher education is important. Some professional healthcare programs, however, can become quite focused and competitive, limiting the potential for positive student engagement and for students to see how their field of study fits within larger systems. Food system assessments are an ideal way to see the interconnectedness of all parts of a food cycle for a city or region. This case study describes food system assessments conducted by 165 undergraduate students in their first year of a Food and Nutritional Sciences program. Using collaborative, problem-based learning and a photovoice approach, the goal was to help students appreciate the entire food cycle, not just the consumption aspect that dominates much of nutrition education and practice. Students gleaned information about food production, processing, distribution, and waste from their site visits. They also calculated the food miles and CO2 emissions for two foods purchased in their assigned neighborhood. With their final reports, students submitted electronic versions of photographs, which were viewed and discussed during in-class focus groups. The potential for home/community food production prompted the most discussion. While logistics and collaborative learning presented some challenges, this participatory and reflective learning experience promoted positive student engagement among students in higher education. Educators in other university programs may consider enhancing their curricula by assigning collaborative food system assessment projects.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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