MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393407926 · doi:10.3148/cjdpr-2023-031

Land2Lab Project: Reflections on Learning about Mi’kmaw Foodways

2024· article· en· W4393407926 sur OpenAlexaffvenue
Ann Fox, Renee Bujold, Kara Pictou

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureDalhousie UniversitySt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)IndigenousFoodwaysCeremonySummer campPublic relationsPerspective (graphical)SociologyPolitical scienceMedical educationMedicinePoliticsGeographyEcologyComputer scienceAnthropologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land2Lab is an evolving community-based intergenerational program that brings together Elders and youth on the land and in the kitchen and lab to share and celebrate Mi’kmaw foodways. Rooted in an Etuaptmumk-Two Eyed Seeing (E-TES) perspective, which acknowledges both Indigenous and Western ways of knowing, the project to date has featured seasonal food workshops, involvement in a children’s summer math camp, a food safety training workshop for teens, and the development of an online toolkit. The project was guided by the Mi’kmaw principle of Netukulimk, which reinforces respect for Mother Earth and stewardship of the land, water, and air for subsequent generations. Involvement of community leaders has been key to successful planning and implementation. While technology plays an important role, lessons learned on the land are critical and will inform efforts to include language and ceremony in future programming. Dietitians are encouraged to support Indigenous-led land-based learning in support of the profession’s commitment to reconciliation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,017
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0080,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,348 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Dietetic Practice and ResearchMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207