Understanding and developing food pedagogies in Ontario pre-service education
Notice bibliographique
Résumé
Policy documents implore Ontario teachers to integrate environmental education (EE) in the curriculum. Evidence of significant barriers such as lack of time, resources and knowledge, and lack of preparation at the Bachelor of Education level to teaching EE is well documented (Barrett, 2007, 2013; Stevenson, 2007; Thompson, 2004). Food literacy (FL) is often considered a framework from which to understand environmental issues, thus the authors sought to consider its’ usefulness in aiding integration of EE curricula. Using a ‘theory into practice’ approach we asked: Can food literacy be used to make environmental issues more relevant and accessible, thus diminishing the barriers to teaching EE? How do pre-service teachers define FL and do they know enough to use this framework? Qualitative interviews were conducted with thirteen Ontario pre-service teachers to determine their understanding of FL. Findings included a lack of exposure to FL concepts, however, there was an interest to using FL to help teach EE. Some suggestions to improve food pedagogy in the pre-service program and placements included: curriculum changes that made explicit connection to food; clear linkages between environmental issues and food; empowering students to do projects, debates and assignments on food, and experiential learning. Ultimately, there was interest and promise of utilizing FL to integrate EE, but a change of culture at the pre-service level is needed for it to be supported.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».