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Enregistrement W4377226889 · doi:10.4324/9781003294962

Food Futures in Education and Society

2023· book· en· W4377226889 sur OpenAlexaboutno aff
Gurpinder Singh Lalli, Angela Turner, Marion Rutland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractPolitical scienceEnvironmental scienceBusinessEconomicsAgricultural economicsFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"This book brings together a unique collection of chapters to facilitate a broad discussion on food education that will stimulate readers to think about key policies, recent research, curriculum positions and how to engage with key stakeholders about the future of food. Food education has gained much attention because the challenges that influence food availability and eating in schools also extend beyond the school gate. Accordingly, this book establishes evidence-based arguments that recognise the many facets of food education, and reveal how learning through a futures' lens and joined-up thinking is critical for shaping intergenerational fairness concerning food futures in education and society. This book is distinctive through its multidisciplinary collection of chapters on food education with a particular focus on the Global North, with case studies from England, Australia, the Republic of Ireland, the United States of America, Canada and Germany. With a focus on three key themes and a rigorous food futures framework, the book is structured into three sections: (i) food education, pedagogy and curriculum (ii) knowledge and skill diversity associated with food and health learning (iii) food education inclusivity, culture and agency. Overall, this volume extends and challenges current research and theory in the area of food education and food pedagogy and offers insight and tangible benefits for the future development of food education policies and curricula. This book will be of great interest to students, scholars, policymakers and education leaders working on food education and pedagogy, food policy, health and diet and the sociology of food"--

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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