Community Development Through Social Enterprise; A Case Study of a Vertical Farm Social Enterprise in Midland, Ontario for Women with a Lived Experience of Violence
Notice bibliographique
Résumé
Violence against women is prevalent across Canada. Governments and organizations, work to support women who have survived violence, but are these efforts effective? Are they addressing the root causes of violence? Often programs mandated to support women who have survived violence tend to focus on addressing immediate needs through emergency shelters, and supportive counselling. Despite the importance of such programming, they are reactive instead of preventative. Using a case study of a social enterprise (Operation Grow) in Midland Ontario that was designed to reduce poverty, food scarcity, and isolation for women who have survived sexual and/or intimate partner violence. This research takes an in-depth look at the unique needs of women who have experienced intimate partner violence and/or sexual violence, then uses these findings to articulate their unique needs, and examine how social enterprises can be designed to meet these needs. The research identified six key design elements critical for social enterprises to best support women with a lived experience of violence. These critical components include: a holistic design which supports each asset area of a woman’s life, an intersectional feminist lens and gender-based analysis, an active valuation of women’s unpaid labour, flexible programming, supports to access material resources, space for women to have and use their voices. Social enterprises must also be designed to challenge the current economic and social order and their systems that produce and uphold oppression. They ultimately must work to empower women, inclusive of their unique identities and experiences.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».