A Critical Look at Food Security in Social Work: Applying the Socio-ecological Lens
Notice bibliographique
Résumé
One in six children under the age of 18 in Canada lives in a food insecure household. This is deeply concerning as the presence of food insecurity can disrupt developmental trajectories potentially impacting the lifespan of a child. However, when compared to other social problems, food security takes a backseat. Twenty-four years ago, a call to action was issued to social workers to make food security a priority within their practice. The literature demonstrates a slow but encouraging rise in the number of social workers heeding that call. This paper provides a critical analysis of twenty-one articles investigating social work and food security interventions. The articles were published in peer-reviewed, academic journals between 1993 and 2016. The socio-ecological model was used to guide the review of the articles to help extrapolate how social workers can address food security at the microsystem, mesosystem, exosystem, macrosystem, and chronosystem level. Forty-three interventions were identified. Most of the interventions considered the exosystem and macrosystem level of practice, which highlighted the importance of building strong communities and implementing policies for “food justice”. The results also indicate that front-line social workers are well suited for food security interventions, but comprehensive research on how microsystem, mesosystem and chronosystem level strategies are best executed would help bring them to fruition. Furthermore, implementing food security into social work curriculum and becoming food conscious themselves was highly recommended.
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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 | 0,035 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,028 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».