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Enregistrement W4410252468 · doi:10.15353/cfs-rcea.v12i1.703

Partnerships and knowledge sharing for sustainable school food systems in Saskatchewan

2025· article· en· W4410252468 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kaylee Michnik, Hannah Blischak, Clara Castro-Zunti, Alex McGreavey, Ester Kang, Chelsea Brown, Mark Thomas, Rachel Engler‐Stringer

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessKnowledge sharingKnowledge managementEnvironmental planningComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: School food program (SFP) delivery that uses a sustainable food systems approach has the potential to provide comprehensive health and nutrition benefits for students and communities. SFPs may be best supported through engagement with multiple sectors and partners, including agriculture, health, and education. This study aims to understand the readiness and priorities of partner organizations from across the food system to work towards sustainable SFP development in Saskatchewan (SK). Methods: A cross-sectional outreach and engagement survey was conducted across food system sectors and partners in February 2024 to inform the development of a SFP knowledge mobilization and partnership plan in SK. The survey was distributed to 321 pre-identified organizational partners across 10 food system sectors currently involved in, or with the potential to support, SFPs. Results: The survey had a 31% response rate (n=97/311). Overall, organizations prioritized improving childhood/youth nutrition, health and wellness andproviding nutrition and food-related education for students and staff.. Support for sustainable food systems more broadly, including environmental sustainability and supporting local jobs, food production, cultures, and traditions, were the least selected answers. Funding was also a gap with more than half of organizations(59%) currently supporting SFPs citing lack of funding as a challenge. Moving forward, 60% of organizations want to be informed about SFPs in SK, and 45% want to collaborate and lead towards improvement. Conclusion: The survey highlights the state of partnership support, priorities, and contributions to SK SFPs and helps build a case for increased SFP knowledge sharing, collaboration, funding, and advocacy. Improving the economic, social, and environmental sustainability of SFPs in SK requires additional funding, political leadership, continued engagement with food system organizations for multi-sector collaboration, and strengthening and harmonizing food systems policies and practices. A province-wide, universal, and sustainable SFP, managed in partnership, that respects local cultures, geographies, and concerns, and leaves the specific operations of each program within the control of adequately resourced local governing structures is a desirable step forward.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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