EVALUATING THE IMPACT OF COMMUNITY GARDENS ON SOCIAL EQUITY AND PUBLIC HEALTH: A CASE STUDY OF CARAMEL CONNECTIONS FOUNDATION'S (CCF) SEEDS OF JOY COMMUNITY GARDEN
Notice bibliographique
Résumé
Community gardens have been increasingly recognized as effective public health interventions that address food insecurity, foster social cohesion, and promote environmental sustainability. This evaluation examines the impact of the Caramel Connections Foundation (CCF) Seeds of Joy Community Garden in Ontario, California, by assessing its effectiveness in advancing social equity, improving public health outcomes, and fostering community engagement. Using an evaluation framework, this study measures key program outcomes, including improvements in community well-being, inclusivity, and access to green spaces. A mixed-methods evaluation design was applied, incorporating process and impact evaluation methodologies. Secondary data collected from CCF’s existing program records, survey responses, and focus group discussions were analyzed to assess participant experiences and perceptions. The evaluation questions focused on the extent to which the garden contributed to social connectedness, health literacy, and resource accessibility, particularly for underserved populations. The survey instrument, pre-tested for clarity and validity, measured participant perceptions of social equity, health-promoting behaviors, and neighborhood resilience, aligning with social determinants of health (SDOH) frameworks. Findings indicate that the Seeds of Joy Community Garden serves as a key community asset, enhancing social cohesion and contributing to health equity efforts by addressing food insecurity, increasing access to nutritious food, green space, and educational programming. As this evaluation relied solely on secondary data provided by the nonprofit, Institutional Review Board (IRB) approval was not required. Ethical considerations were upheld, including the use of de-identified program data and adherence to best practices in public health program evaluation. The results of this evaluation provide actionable insights for scaling similar community-driven interventions, guiding future program improvements, and informing public health policies that promote equitable access to environmental and health resources.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».