Modularity in Intersectoral Research/Action Collaborations for Food Systems Transformation: Lessons from the FLEdGE Community-Engaged Network
Notice bibliographique
Résumé
How can academics and community practitioners better collaborate to overcome the existing barriers? What role can intersectoral research collaboratives play in supporting, enhancing, and sustaining the impact of community-engaged research? In response to these broad questions, this paper shares insights from the Food: Locally Embedded, Globally Engaged (FLEdGE) community-engaged research network, a collaborative, interdisciplinary group of scholars and practitioners that crossed sectors, scales, and geographies. The FLEdGE research program ran from 2015 to 2021, and built on over a decade of academic and community partnerships to assess the current and potential role of food initiatives as pillars for sustainable transformation. Our mixed-methods study draws on data from a social network analysis survey, summary reports, semi-structured interviews, and reflections from the authors who were all active members of the network. Our findings reveal that beyond making theoretical and practical contributions to food systems scholarship and initiatives in the participating regions, FLEdGE played an important role in building food movements across Canada and beyond. We describe this as a modular approach, an organizational structure in which multiple units (or modules) operate independently while also sharing enough commonalities that allow them to be interrelated, modified, and reconfigured in diverse and dynamic ways. We argue that intersectoral research networks adopting a modular approach require interdisciplinarity and collaborative methodologies, but also flexibility and critical reflexivity. In addition, we underscore that setting objectives, both overarching and tactical, requires a negotiated approach, particularly when budgetary administration resides within an institutional partner.
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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 | 0,080 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,070 |
| Communication savante | 0,018 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».