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Enregistrement W4403804216 · doi:10.1080/13603116.2024.2413515

Improving inclusive school food practices with parent voices

2024· article· en· W4403804216 sur OpenAlexaffabout
Julie Morin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inclusive Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyPsychologyMainstreamingInclusion (mineral)SociologySpecial educationGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canadian schools, food and drink offerings have yet to be explicitly incorporated in most inclusive food policies and practices. With the growing number of vegetarian and vegan (veg*n) families and literature documenting their marginalisation, this study sought to explore parents’ experiences within Ontario schools for their children who eat plant-based diets, yet also unearthed how limited choices negatively affected the good health and well-being of lactose and gluten intolerant students, as well as other dietary needs. Taking a narrative inquiry-inspired approach, interviews were conducted with 11 parents. In most schools, veg*n options were not available, and as a result, students felt socially excluded and, at times, were physically left out, which adversely affected their well-being and interrupted their learning. Most parents also felt unsupported when advocating for their children. All parents recommended partnerships for the goals of inclusion and quality education, by forming inclusive school food policies, teaching about a range of diet diversity, including why people adopt these, such as for health, animal welfare, sustainability, religion, culture, and more. By informing school food policies with parent voices, students can benefit from reduced inequalities and good health and well-being. Doing so would foster peace, justice and strong institutions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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