“Community First” for Whom? Reflections on the Possibilities and Challenges of Community-Campus Engagement from the Community Food Sovereignty Hub
Notice bibliographique
Résumé
While community-campus engagement (CCE) has gained prominence in postsecondary institutions, critics have called for a more direct focus on community goals and objectives. In this paper, we explore the possibilities and limitations of community-centred research through our collective experiences with the Community First: Impacts of Community Engagement (CFICE) and the Community Food Sovereignty (CFS) Hub. Drawing on a four-year research project with twelve community-campus partnership projects across Canada, we outline three key areas for reflection. First, we examine the meanings of community-centred research—called “community first”—in our work. Second, we explore key tensions that resulted from putting “community first” research into practice. Third, we discuss possibilities that emerged from attempts to engage in “community first” CCE. We suggest that while putting “community first” presents an opportunity to challenge hierarchical relationships between academia, western ways of knowing, and community, it does not do so inherently. Rather, the CCE process is complex and contested, and in practice it often fails to meaningfully dismantle hierarchies and structures that limit grassroots community leadership and impact. Overall, we argue for the need to both champion and problematize “community first” approaches to CCE and through these critical, and sometimes difficult conversations, we aim to promote more respectful and reciprocal CCE that works towards putting “community first.”
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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 | 0,053 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,057 | 0,089 |
| Communication savante | 0,029 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».