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Enregistrement W4200278456 · doi:10.15353/cfs-rcea.v8i4.462

From tensions to transformation: Teaching food systems in a graduate dietetics course

2021· article· en· W4200278456 sur OpenAlexafffundvenueabout
Eric Ng, Donald C. Cole

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésFood systemsExperiential learningSystems thinkingCurriculumSociologyPublic relationsPedagogyEngineering ethicsPsychologyPolitical scienceEngineeringFood securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietitians are deeply embedded within food systems, so food systems concepts are becoming an essential component of dietetic education in Canada. Yet how can we, as educators, better prepare future dietitians to embrace the complexity of food systems and be forces of change towards equity? In an effort to explore this question in a practical way, we integrated food systems concepts into a mandatory course of a public health graduate dietetics program. This field report shares our experiences teaching food systems over five years based on our notes kept, student feedback, and course evaluations. Our learnings have been in three key areas: intentions, facilitation, and tensions. We recognized that teaching about food systems is value-laden. Hence we have been explicit with the students about our positionality and our intentions in designing the course, partly to meet the management of food systems competency requirements, but also to stimulate thinking about alternative options for purpose, structures, and processes in food systems. Our facilitation approaches aimed to foster a critical consciousness towards social justice and systems change. Using teaching and evaluation methods such as experiential learning, community projects, and reflection assignments, students have encountered the complexity of food systems and the challenges-opportunities they pose. As educators, we have grappled with the tensions of challenging dominant positivist discourses in public health nutrition. Politicized topics such as migrant farm-worker regimes, industrial food production, regulation of food marketing, and mitigation of the impact of colonization have generated debates in the classroom about the role and scope of dietetic practice. Most students have situated themselves more explicitly within a food system, and some began to question hidden structures of power. While it remains challenging to address this breadth within the constraints of one course, we believe it worthwhile to model and stimulate critical reflexivity with the next generation of dietitians as critical food learners-teachers themselves. Even though the course is no longer offered using this food systems approach, course components can be integrated throughout the dietetic curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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