Characteristics of Canadian school food programs funded by provinces and territories
Notice bibliographique
Résumé
Given the complexity of school food programs (SFPs) in Canada and recent political developments, this research provides a systematic examination of provincially and territorially-funded SFPs during the 2018/19 school year. Relevant literature and the RE-AIM Framework, a planning and evaluation tool developed by Glasgow, Boles & Vogt (1999), informed the development of an electronic survey sent to leads in each province and territory to assess SFP Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance. Results from 24 surveys (16 from provincial/territorial ministries/ departments, supplemented by surveys from 8 non-governmental organizations (NGOs), indicate considerable variability across Canada. Collectively, provinces and territories contributed over $93 million to support a minimum of 6,159 programs in 5,186 JK-12 schools, funding free breakfasts, snacks, and/or lunches for a minimum of 1,018,323 or 20% of students (based on limited data in some jurisdictions). The majority of provinces and territories partner with one or more NGOs and rely heavily on NGO staff and volunteers. Program demand often exceeds supply and monitoring is inconsistent. This research, which provide an important but incomplete picture of SFPs in Canada, indicate the value of future discussions about SFP administration, especially about program mandates, student reach and universality, sustainability and resources, and monitoring based on nationally-harmonized metrics. The results offer opportunities to explore promising organizational practices, enhanced collaboration, and sharing of expertise, all of which would assist with developing the National School Food Program proposed in the 2019 federal budget.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».