A CASE STUDY APPROACH TO FOOD SOVEREIGNTY AND UNIVERSAL, CURRICULUM INTEGRATED SCHOOL LUNCH PROGRAMS IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, a school lunch pilot project, Good Food for Learning, was launched to test two elements of comprehensive and holistic school food programs (SFPs), universality and curriculum-integration, in two low-income, culturally diverse elementary schools in Saskatoon. Drawing from case study research including findings from student focus groups, a process evaluation over the two-year period, and interviews with school staff on the benefits and challenges of the pilot, this dissertation aimed to understand how universal, curriculum-integrated school lunch programs contributed towards food sovereignty in Canada. Food sovereignty is defined as “the right of peoples to healthy and culturally appropriate food produced through ecologically sound and sustainable methods, and their right to define their own food and agriculture systems” (Declaration of Nyéléni, 2007, p.13). Food sovereignty advocates for social transformation of food systems and relationships between people and the environment. Results from the pilot case study demonstrated that universal, curriculum-integrated SFPs can contribute to the food sovereignty tenets of focusing on food for people, valuing food providers, localizing food systems, and establishing local control. However, challenges included pilot complexity, dedicated SFP funding, access to knowledge and information, and training for workers, ultimately limited the embeddedness of the pilot in the schools. Alongside program implementation, time for critical reflection and food systems learning with school staff from a lens of food justice and trauma-informed nutrition is needed to refresh attitudes and knowledge to align with the social innovation of universal and curriculum-integrated programming. The foundation of school food development in Canada’s future should include community-led, food systems approaches and attention and funding to eliminate gendered assumptions about school food work. Future research to dispel the imagined separation between education/health systems, understand and document the role of care work, and improve food-centered relationships between students and staff is needed to strengthen SFPs and support food sovereignty in Canada.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».