Learning Circles: A Collaborative Approach to Enhance Local, Healthy and Traditional Foods for Youth in the Northerly Community of Hazelton/Upper Skeena, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Youth health, long-term food sovereignty and the reclamation of traditional food-related knowledge are areas of concern within Indigenous communities in Canada. Learning Circles: Local Healthy Food to School (LC:LHF2S) built on an exemplar program in four predominantly Indigenous communities. In each, the initiative worked with interested community members to plan, implement and evaluate a range of activities aimed at enhancing access to local, healthy and traditional foods for schools and youth. This case study describes the context, process, outcomes and perceptions of implementation in one of the communities, Hazelton/Upper Skeena, located in northern British Columbia. Data were collected between 2016-2019 and included semi-directed interviews with community members and LCEF (n = 18), process reporting (e.g., LCEF reports, emails, conference calls and tracking data), photographs and video footage, and photovoice. Data were analyzed thematically. Hazelton/Upper Skeena has an active local and traditional food culture. Indigenous governance was supportive, and community members focused on partnership and leadership development, gardens, and food skills work. Findings point to strengths; traditional food, knowledge and practices are valued by youth and were prioritized. LC:LHF2S is a flexible initiative that aims to engage the broader community, and exemplifies some of the best practices recommended for community-based initiatives within Indigenous communities. Results indicate that a LC is a feasible venture in this community; one that can facilitate partnership-building and contribute to increased access to local and traditional food among school-aged youth. Recommendations based on community input may help the uptake of the model in similar communities across Canada, and globally.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,017 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».