Exploring collaboration within Edmonton's City Table on Household Food Insecurity during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, there has been unprecedented attention and funding toward addressing household food insecurity (HFI) in Canada. In Edmonton, a virtual "City Table" was developed to coordinate the myriad of HFI responses and begin to explore and address systemic issues underlying HFI. In this qualitative descriptive study, we asked: what are the opportunities for and challenges to collaboratively addressing HFI within Edmonton's City Table? In 2020, we conducted nine interviews with diverse professionals representing a local funding agency, the municipal food council, the City of Edmonton (community social work), the Edmonton Food Bank, the University of Alberta, ethno-cultural organizations, and other not-for-profit organizations supporting people experiencing poverty. Wenger's three modes of identification in a community of practice (CoP)—engagement, imagination, and alignment—were used to conceptually frame our qualitative analysis. Overall, we found that the HFI response sector reflects the beginnings of a CoP, but that inter-agency competition for funding and donations presents obstacles to the collaborative process. Findings highlight parallels between agencies and their clients, such as the mazes they must navigate to access resources. However, collaboration was facilitated by agencies' ideological cohesion and their shared struggle to address root causes of HFI. Analyses revealed some engagement amongst City Table members, but sparser imagination and alignment. A CoP does not yet exist because all three modes of identification are deficient in varying ways. Building engagement between agencies, shifting staff's imagination to a collective cause, and aligning practices are monumental tasks in this context.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».