Successes and Challenges Implementing a “Fresh from the Farm” Fundraising Program in Schools
Notice bibliographique
Résumé
In 2013, 4 partner organizations: Dietitians of Canada (DC); Ontario Fruit and Vegetable Growers Association; Ontario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs; and Ontario Ministry of Education created "Fresh from the Farm" (FFF), a healthy fundraiser for Ontario Schools. FFF was designed to support the Ontario government's School Food and Beverage Policy and Local Food Act and to provide a feasible alternative for less healthy fundraising options. This paper outlines the program successes and challenges over the 6 years of DC's involvement. After 6 years, over 1700 schools successfully participated in FFF and over $2 million has been paid to Ontario farmers for product and distribution. The average participating school has generated $2040 in sales towards their fundraising efforts, equating to 770 kg (1700 lbs) of fresh produce per school. Schools reported high satisfaction with FFF, with over 90% of participating schools enrolling in subsequent years. The main reasons for satisfaction included: easy to implement, profitable, offers a healthy alternative to "traditional" fundraising programs, and provides great value for cost. The main challenges were logistics of sourcing and delivery, higher than anticipated costs that made the financial model less feasible than predicted, and competition from other fundraisers.
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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 | 0,023 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».