Advancing Radical Food Geographies Praxis through Participatory Film
Notice bibliographique
Résumé
The academic field of geography is deeply embedded within capitalist and settler colonial logics and has played a major role in suppressing and concealing Indigenous histories along with rights claims, cultures, and practices. While geography’s origins are deeply problematic, over the past decades, many scholars and practitioners have offered counter theoretical and practical perspectives and approaches. Radical food geographies praxis is one such example that is rooted in engaged and socially relevant theory, practice, and reflection. In this article, we present reflections from our experience with radical food geographies research praxis through a collaborative food sovereignty, action-oriented project co-developed and co-led by two settler academics, a documentary filmmaker, and the Chief of Batchewana First Nation. From 2018-2022, we embarked on an effort to share stories of Batchewana First Nation’s historical and current fishing practices, culture, and governance through the co-creation of a feature length documentary film titled, Lake Superior Our Helper: Stories from Batchewanaung Anishinabek Fisheries (https://www.batchewanaungfish.ca). To write this paper, we engaged in a process of collective autoethnography that involved documenting our individual reflections on the project and then bringing these perspectives into dialogue. Emerging from this process, we share our insights for an engaged research praxis, focusing on meaningful and authentic relationships and partnership building, participatory film as a tool for collaborative research, and radical food geographies. We present these insights with the aim of improving our own individual and collaborative practice and to share our learnings with other scholars, activists, and community practitioners engaged in similar partnership-based and praxis-oriented geographic research.
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 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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».