Building Food Sovereign Campuses: A Case Study of the Campus-Community Food Groups at Concordia University
Notice bibliographique
Résumé
This thesis focused on the Concordia Campus-Community Food Groups Research Project as a case study to explore how to build food sovereign campuses. While most universities in Canada are developing sustainability policies, none have yet to be considered transformative, holistic, and in-depth. Food sovereignty approaches can help university foodservices meet these higher order sustainability conditions. The research for this dissertation was performed between 2014 and 2018 using a critical-participatory-action research approach. First, we gathered information about the campus-community food system by interviewing fifty-nine food activists and searched Concordia’s archives for relevant artifacts and articles. Second, we built an online archive and created multimedia products for the archive. We uploaded over seven hundred video interview segments and designed maps of the campus-community food system. Third, we organized a public consultation with all the campus-community food groups to get feedback about our findings and discuss how to build a food sovereign campus. This thesis provides a description of the campus-community food system map, and a historical analysis of how the groups on the map came to fruition. We found a dozen food groups that produce, process, and distribute food, fight for food justice and reduce food insecurity. We also found seven historical trends that explain how the campus-community food system was created and several factors that impeded activists from successfully preventing Concordia from hiring transnational foodservice corporations. Lastly, this thesis proposes a framework that distinguishes key differences between corporate, weak sustainability, and food sovereignty approaches to university food services. Our findings suggest that a food sovereign campus is transformative, controlled by an array of campus-community partners, not run by large multinational foodservice corporations, and provides value to the campus and surrounding communities instead of externalizing social and environmental costs. While there are some issues with using food sovereignty to refer to university campuses, we hope to inspire researchers and food activists to continue to develop the framework proposed in this thesis.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».