Learning circles: an adaptive strategy to support food sovereignty among First Nations communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous communities in Canada are concerned about the health of their youth and the reclamation of traditional food-related skills amongst their people. Food sovereignty has an integral role in food and nutrition security, and the path to Indigenous self-determination. Learning Circles: Local Healthy Food to School (LC:LHF2S) was a community engagement model that aimed to enhance access to local, healthy, and traditional foods for youth. In each of four First Nations communities, a Learning Circle Evaluation Facilitator worked to plan and implement activities, build on community strengths, and promote partnerships. This paper describes how the model was perceived to support food sovereignty. Data included interviews, process reporting, and school surveys, and was analyzed according to pillars effective for the development of food sovereignty in Indigenous communities. Goals set by two communities incorporated food sovereignty principles, and in each community capacity-building work furthered the development of a more autonomous food system. There were many examples of a transition to greater food sovereignty, local food production, and consumption. Indigenous governance was an important theme and was influential in a community’s success. The model appears to be an adaptable strategy to support the development of food sovereignty in First Nations communities. Novelty: LC:LHF2S was a community engagement model that aimed to enhance access to local, healthy, and traditional foods for youth. The model is an adaptable strategy to support the development of food sovereignty in First Nations communities. There were many examples of a transition to greater food sovereignty, local food production, and consumption.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| 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 ».