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Enregistrement W4401620384 · doi:10.1186/s12889-024-19391-z

Scale up of the learning circles: a participatory action approach to support local food systems in four diverse First Nations school communities within Canada

2024· article· en· W4401620384 sur OpenAlexaffabout
Ashleigh Domingo, Jennifer Yessis, Barbara Zupko, Louise W. McEachern, Renata Valaitis, Kelly Skinner, Rhona M. Hanning

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticipatory action researchFood systemsFood securityIndigenousFood sovereigntyTraditional knowledgeCitizen journalismAgency (philosophy)Capacity buildingSociologyPublic relationsPolitical scienceGeographyEcologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Addressing Indigenous food security and food sovereignty calls for community-driven strategies to improve access to and availability of traditional and local food. Participatory approaches that integrate Indigenous leadership have supported successful program implementation. Learning Circles: Local Healthy Food to School is a participatory program that convenes a range of stakeholders including food producers, educators and Knowledge Keepers to plan, implement and monitor local food system action. Pilot work (2014-2015) in Haida Gwaii, British Columbia (BC), showed promising results of the Learning Circles (LC) approach in enhancing local and traditional food access, knowledge and skills among youth and adolescents. The objective of the current evaluation was therefore to examine the process of scaling-up the LC vertically within the Haida Nation; and horizontally across three diverse First Nations contexts: Gitxsan Nation, Hazelton /Upper Skeena, BC; Ministikwan Lake Cree Nation, Saskatchewan; and Black River First Nation, Manitoba between 2016 and 2019. METHODS: An implementation science framework, Foster-Fishman and Watson's (2012) ABLe Change Framework, was used to understand the LC as a participatory approach to facilitate community capacity building to strengthen local food systems. Interviews (n = 52), meeting summaries (n = 44) and tracking sheets (n = 39) were thematically analyzed. RESULTS: The LC facilitated a collaborative process to: (1) build on strengths and explore ways to increase readiness and capacity to reclaim traditional and local food systems; (2) strengthen connections to land, traditional knowledge and ways of life; (3) foster community-level action and multi-sector partnerships; (4) drive actions towards decolonization through revitalization of traditional foods; (5) improve availability of and appreciation for local healthy and traditional foods in school communities; and (6) promote holistic wellness through steps towards food sovereignty and food security. Scale-up within Haida Gwaii supported a growing, robust local and traditional food system and enhanced Haida leadership. The approach worked well in other First Nations contexts, though baseline capacity and the presence of champions were enabling factors. CONCLUSIONS: Findings highlight LC as a participatory approach to build capacity and support iterative planning-to-action in community food systems. Identified strengths and challenges support opportunities to expand, adopt and modify the LC approach in other Indigenous communities with diverse food systems.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0260,009
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,170 · 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

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