Growing With Lady Flower Gardens: Governance in a Land-based Initiative Focused on Building Community, Well-being and Social Equity Through Food
Notice bibliographique
Résumé
The local food sector has been gaining strong momentum in the province of Alberta but inclusiveness, social equity, and affordability remain issues of concern. Lady Flower Gardens (LFG) is a community-based initiative that is working to address these issues. Established in 2012 on private land in the northeast edge of Edmonton, Alberta, LFG provides opportunities for marginalized and disadvantaged individuals to develop skills in growing food for their own consumption, contribute a share of the harvest to the Edmonton Food Bank, and develop relationships and build community in a healthy and safe environment. LFG collaborates with a number of social service agencies and two universities in the development of this land-based, experiential learning model. In this case study we examine LFG’s evolving governance structure, from a small informal grassroots initiative to a self-governed Part 9 non-profit company, registered with the provincial government. We gathered data from in-depth semi-structured interviews as well through site visits, participant observation and documentary research. Our analysis uses a food justice lens and the Policy Arrangement Approach as adapted by Van der Jagt et al. (2017) to examine LFG’s actors, partnerships and participation, resources, discourse, and rules. Investigating these dimensions of LFG provides insights into the complexity of factors, both internal and external, that have influenced the development and governance of this local food initiative and its ability to contribute to inclusiveness, social equity, and food justice. Our research reveals that LFG aligns strongly with FLEdGE’s good food principles of food access and ecological resilience, while also intersecting with the principle of farmer livelihoods through the creation of new training opportunities.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».