Development of the Food Systems Literacy Competencies Framework for youth: A modified Delphi study with experts
Notice bibliographique
Résumé
• Experts agree that youth need holistic food systems literacy. • 50 key food systems literacy competencies for youth achieved expert consensus. • The Framework provides a roadmap for food systems education and knowledge evaluation. • Competencies must be context specific, are interconnected and developed across the lifespan. Food systems have changed drastically in the last 50 years, are continuously globalizing, and are constantly responding to environmental, social, economic and political challenges. While a primary goal of food systems is to provide food security, food insecurity rates have continued to rise in recent years. To deal with these systemic problems, food systems experts call for food systems literacy. However, there are no common frameworks outlining what people should know about food systems, making it challenging to relay information into education and to the general population. As such, the aim of this research was to identify competencies for food systems literacy for youth in Canada. We conducted a 2-round modified Delphi study to achieve consensus on a list of key competencies for food systems literacy. Delphi studies allow for broad consultation of expert judgements to achieve consensus on complex issues. This resulted in a list of 50 key competencies for food systems literacy (out of 131 tested) across themes for Indigenous food systems, food systems activities (i.e., production to waste as well as some overarching and technology themes), sustainability, food security and governance. This Framework of competencies is the first of its kind and will be useful for directing how food systems can be integrated into education as well as be a guide for food systems literacy evaluation tools.
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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 | 0,049 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».