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Enregistrement W3013919913

Beyond “An Apple A Day”: Advancing Education for Critical Food Literacy in Ontario’s School System

2018· article· en· W3013919913 sur OpenAlexaboutno aff
Jessie Cowe

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical literacyLiteracyPedagogyPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food is in many ways a connective tissue of the human experience. Over the course of the last century, changes to both local and global food systems has “distanced” eaters from the sources and impacts of the food we eat and the political and ecological systems it is a part of. \nThe agroindustrial food system has produced a wide range of crises, including impacts to the degradation of land, soil, species and water and climate, human health, culture, farmer livelihoods, food and agroecological knowledges, and citizenship. Many scholars have written about food and environmental crises as being reflections of a “crisis in education”. Numerous forms of food education, prolific in recent years, have emerged as a response to the idea that \npopulations require more knowledge in order to “better” engage with the increasingly complex nature of food and food systems. Food education is understood as a conduit for increasing “food literacy”, which in turn is assumed to be part of the “solution” to problems caused by the industrial food system. However, expressions of food education ranging from corporate food marketing of ‘healthy’ and ‘ethical’ foods, public health campaigns which teach the individual to eat ‘better’, to notforprofit programming focused on food justice and active engagement carry disparate drivers and goals, shaped by the discourses most relevant to their locations. This has contributed to an international phenomenon where normative statements are made, largely in siloed environments (Martin, 2018), about what it means to be “food literate”. \nThe discipline of social determinants of health has illuminated how people’s choices, behaviours, attitudes and pathways to positive health outcomes are constrained and shaped by structural and institutional factors which aren’t equitably distributed among human populations. \nIt follows that food literacy frameworks should move beyond education which “treats” the individual, towards education which “treats” the very structural roots that make food literacy necessary. \nAs food literacy becomes a more prominent feature of Ontario policy and subsequently shapes schoolbased learning, it’s important that we ask, What kind of food literacy do we want Ontario students to graduate with? The kind that reinforces existing crises?, Or, the kind that presents the possibility for change? \nThe main goals of this paper are to build upon and contribute to the literature which engages with the intersection of food, environmental education, and critical literacy, to broaden popular conceptualizations of food literacy by bringing to the fore frameworks which address the root causes of food system dysfunction, to present possibilities for a food education practice that relocates the discursive space for determining “what counts as food literacy” (Kimura, 2010, p.466), and to consider how these things can respond to the increasing calls for food education to be advanced in Ontario schools. \nDrawing upon existing literature, education policy review, as well as qualitative data obtained through interviews with 12 people who work as teachers, formal and nonformal facilitators, and academic researchers from public schools, external organizations and universities, predominantly based in Ontario, this paper will explore the processes that would allow for critical food literacy to become an integral component of Ontario’s public education system. This goal of this paper is not to provide fixed solutions, but rather to help develop our collective understandings of what it means to nourish ourselves, our world, and each other.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0500,022
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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