Campus Food Movements and Community Service-Learning: Mobilizing Partnerships through the Good Food Challenge in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the growing collaborations among students, faculty and community-practitioners attempting to build healthy, equitable and sustainable food systems within post-secondary institutions and the ensuing implications for food movements. Specifically, we investigate the role of Community Service-Learning (CSL) in fostering food systems change through a case study of Planning for Change: Community Development in Action, a graduate CSL course at the University of Toronto and a partnership with Meal Exchange, a national non-profit organization, to develop the Good Food Challenge on college and university campuses across Canada. Using CSL to support social movements is not uncommon; however, there has been little application of these pedagogical approaches within the field of food systems studies, especially in the area of campus food movements that engage diverse groups in mutually beneficial and transformative projects. Our description of the case study is organized into three categories that focus on key sites of theory, practice and reflection: classroom spaces, community spaces and spaces of engagement. Through reflection on these spaces, we demonstrate the potential of CSL to contribute to a more robust sustainable food movement through vibrant academic and community partnerships. Together, these spaces demonstrate how campus-based collaborations can be strategic levers in shifting towards more healthy, sustainable and equitable food systems.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,040 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».