Towards an equity competency model for sustainable food systems education programs
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
Addressing social inequities has been recognized as foundational to transforming food systems. Activists and scholars have critiqued food movements as lacking an orientation towards addressing issues of social justice. To address issues of inequity, sustainable food systems education (SFSE) programs will have to increase students’ equity-related capabilities. Our first objective in this paper is to determine the extent to which SFSE programs in the USA and Canada address equity. We identified 108 programs and reviewed their public facing documents for an explicit focus on equity. We found that roughly 80% of universities with SFSE programs do not provide evidence that they explicitly include equity in their curricula. Our second objective is to propose an equity competency model based on literature from multiple fields and perspectives. This entails dimensions related to knowledge of self; knowledge of others and one’s interactions with them; knowledge of systems of oppression and inequities; and the drive to embrace and create strategies and tactics for dismantling racism and other forms of inequity. Integrating our equity competency model into SFSE curricula can support the development of future professionals capable of dismantling inequity in the food system. We understand that to integrate an equity competency in our curricula will require commitment to build will and skill not only of our students, but our faculty, and entire university communities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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