Critical food systems education in university student-run food initiatives: learning opportunities for food systems transformation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Student-run Campus Food Systems Alternatives (CFSA) have been proposed as spaces which have the potential to advance Critical Food Systems Education (CFSE) – the objective of which is to motivate students to act toward radical food systems transformation on community and systemic levels. Evidence on how learning dynamics in CFSA drive student participants to develop critical perspectives on food systems is limited, however. This paper seeks to address this gap by exploring how critical and transformative learning happens in these informal and student-run spaces, by detailing a multi-case study of students’ learning experiences in four student-run CFSA on the McGill University campus. Methods Data on students’ learning experiences was collected through observational field notes of CFSA activities and semi-structured Interviews with student facilitators. Thematic and cross-case analysis was performed with interview data. Results Analysis of students’ described learning experiences in CFSA revealed three broad categories of learning dynamics which drive students’ learning about food systems and their willingness to act for food systems change: hands-on work in informal spaces, social connection and engagement between student participants, and engagement with the beyond-campus community. Discussion Engagement with the beyond-campus community via CFSA, particularly that which involved exposure to food-related injustice in marginalized communities, was found to be particularly important in driving student participants’ critical reflection on food systems and willingness to act toward food justice. A lack of intentional critical reflective practice was however observed in CFSA, calling into question how this practice can be driven in campus food initiatives without compromising their student-run and informal structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».