“Dismantling the structures and sites that create unequal access to food:”
Notice bibliographique
Résumé
In the summer of 2019, Elaine Power, Professor in the School of Kinesiology & Health Studies at Queen’s University, interviewed Paul Taylor for a research project on community food programs. Paul, a Black man, is the Executive Director of FoodShare Toronto and an anti-poverty activist. In 2020, Paul was named one of Toronto Life’s 50 Most Influential Torontonians, was awarded the Top 40 under 40 in Canada, and voted Best Activist by the readers of Now Magazine. In this interview, Paul explains his philosophy of leadership, his understanding of food justice, and the ways that non-profit organizations can contribute more meaningfully to food justice. Paul understands food insecurity as a lack of income, an issue disproportionately affecting Black, Indigenous and people of colour. Therefore, the best solution to food insecurity is a decent-paying job. Non-profits concerned about food justice must pay living wages, and close the gap between the highest and lowest paid employees. They must also listen to their clients and take their advice. Paul also explains how his background growing up poor and hungry in Toronto was his best education for his current position at FoodShare Toronto.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,063 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».