Campus Food Movements and Community Service-Learning: Mobilizing Partnerships through the Good Food Challenge in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,735 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,496 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,720 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle