Seeding agroecology through new farmer training in Canada: knowledge, practice, and relational identities
Notice bibliographique
Résumé
As a concept, agroecology emphasises the interweaving of scientific and traditional ecological knowledge and is evolving in conjunction with farmer-led social movements from around the world addressing the health, equity and ecological sustainability of food systems. In Canada, many new agroecological farmers come from non-farming backgrounds and are finding limited training opportunities and support structures. While there is a growing literature on the evolution of agroecology, there is limited research on the existence and impact of training programmes on the subject-formation of new farmers. In this paper, we consider the subject-formation of new agroecological farmers through a case study of the Everdale Community Learning Centre, one of Canada’s only agroecological farm schools. In particular, we explore how the knowledge, practice, and relational identities of participating graduates are informed by and build on the science, practice, and movement of agroecology. Drawing on a survey and interviews with past participants, we found that Everdale’s education programme contributes to an agroecological subject-formation by promoting the co-creation of place-based agricultural knowledge; teaching the complexities of agroecology practice through both experiential and theoretical training; and, building a supportive community of peers. We conclude with reflections on ways to encourage a greater diversity of new farmer entrants and opportunities to support training programme graduates in establishing successful farms. These findings provide insight into developing new agroecological farmers and supporting the growing agroecological movement in Canada.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,029 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».