Decolonizing the learning of sitopias in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Cuisine Photography Challenge is a pilot experiential learning activity created at Ryerson University for the class FNU100-Canadian Cuisine: Historical Roots, a first/second year liberal studies course offered to students from diverse programs and cultural backgrounds. This activity is both a fun challenge and a required course assignment. It aims to engage students with Canadian cuisine and is inspired by a decolonial pedagogical approach (Mignolo & Walsh, 2018; Santos, 2018) to food studies, and elements of photovoice methodology (Wang & Burris, 1997). The Canadian Cuisine Photography Challenge consists of a field trip to different food places or sitopias in Toronto with the goal of learning about their histories and developing an appreciation of the role of food and people in the city (Newman, 2017). The activity includes a map, instructions and a set of ten challenge questions that students answer through photographs taken during their field trip. The field trip is followed by students’ presentations in class and a reflection of their experiences. In the first phase of the project, students explored two sitopias: Kensington Market and Chinatown. This paper will first describe the co-creation of the Canadian Cuisine Photography Challenge with students from the School of Nutrition at Ryerson University. This was a collaboration between the course instructor, two School of Nutrition students and included input from other students who had previously taken the course. It will present key learnings from the feedback of students who participated in the challenge in the fall of 2019, including how they described their experience, what they learned and suggestions for the future developments of this project. In particular this field reportwill discuss the use of a decolonial pedagogy in food studies, recognizing and challenging a Western hegemonic view of food places as representative of Canadian cuisine, while at the same time outlining the co-construction of experiential learning activities to engage students and provide content that reflects the multiple identities and food cultures of Canadians in Toronto. The main purpose of this field report is to share our experience co-creating and implementing this pilot project as one contribution towards decolonial food pedagogies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».