Beyond ‘Good Intentions’: Fostering Meaningful Indigenous–Settler Relationships to Support Indigenous Food Sovereignty
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples in (so-called) Canada face deep and long-standing injustices. Today, many face significantly higher than average rates of food insecurity, lack access to safe drinking water and health services, and have limited control over their traditional territories for cultural food provisioning, thereby limiting capacity for self-determination. At the same time, Indigenous communities have continued to assert their sovereignty and resist settler colonialism. Civil society organizations (CSOs) and academics have sought to establish partnership-based projects that intend to work toward addressing many of these inequities. Despite ‘good intentions’, many of these initiatives have failed to substantially benefit Indigenous people. Barriers to creating meaningful partnerships include power relations that keep decision-making in the hands of settlers, competing values and priorities, conflict over jurisdictional issues, and assumptions inherent in current funding models. Radical food geographies (RFG) praxis offers a promising framework to explore these issues because of its recognition of the relational production of injustice in specific contexts, its valuing of diverse ways of knowing, and its multiscalar approach. The RFG framework guides our collaborative writing project to co-create insights about establishing meaningful partnerships among Indigenous and settler Peoples to advance Indigenous food sovereignty. The authors draw on our collective experiences within four Indigenous-led and Indigenous-serving CSOs that have been working for many years in partnership with communities to support Indigenous food sovereignty. We share stories and learnings from our work with an aim to advance RFG by exploring how organizations and academics supporting Indigenous food sovereignty can create partnerships that operate in ethical space with Indigenous Peoples.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».