Stakeholders' Perceptions of Culinary Programs in Ontario Community Colleges
Notice bibliographique
Résumé
The hospitality industry in Canada is growing. With that growth is a demand for qualified workers to fill available positions within all facets of the hospitality industry, one ofthem being cooks. To meet this labour shortage, community colleges offering culinary arts programs are ramping up to meet the needs of industry to produce workplace-ready graduates. Industry, students, and community colleges are but three of the several stakeholders in culinary arts education. The purpose of this research project was to bring together a cross-section of stakeholders in culinary arts education in Ontario and qualitatively examine the stakeholders' perceptions of how culinary arts programs and the current curriculum are taught at community colleges as mandated by the Ministry of Training, Colleges and Universities (MTCU) in the Culinary Program Standard. A literature review was conducted in support of the research undertaking. Ten stakeholders were interviewed in preliminary and follow-up sessions, after which the data were analyzed using a grounded theory research design. The findings confirmed the existence of a disconnect amongst stakeholders in culinary arts education. Parallel to that was the discovery of the need for balance in several facets of culinary arts education. The discussions, as found in Chapter 5 of this study, addressed the themes of Becoming a Chef, Basics, Entrenchment, Disconnect, and Balance. The 8 recommendations, also found in Chapter 5, which are founded on the research results of this study, will be of interest to stakeholders in culinary education, particularly in the province of Ontario.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».