UN ACTEUR DE LIAISON EXPERT EN SAINE ALIMENTATION : UNE SOLUTION INNOVANTE POUR UNE GESTION EFFICIENTE DES PROGRAMMES D'ALIMENTATION SCOLAIRE
Bibliographic record
Abstract
Objectifs : Au Québec, les écoles primaires et publiques doivent gérer plusieurs programmes d’alimentation scolaire afin d’offrir un soutien adapté aux besoins des élèves et de leur milieu. Les objectifs de cet article sont d’identifier les acteurs impliqués, leurs rôles et responsabilités ainsi que les relations qu’ils entretiennent afin d’apprendre sur les défis vécus et les pratiques utilisées pour gérer ces programmes de manière efficiente. Méthode : Cette étude est qualitative et descriptive. Cette étude de cas s’est réalisée dans une école primaire et publique au Saguenay–Lac-Saint-Jean auprès de 5 acteurs impliqués dans les programmes d’alimentation scolaire. Résultats : Les résultats permettent d’identifier une multitude d’acteurs impliqués et les nombreuses relations qu’ils entretiennent pour gérer les programmes d’alimentation. Ces nombreuses relations et les modalités managériales des programmes apportent des défis au niveau des communications et de la gestion des ressources humaines, matérielles et alimentaires. La présence d’un acteur de liaison ayant une expertise en saine alimentation permet d’avoir une vision d’ensemble des programmes d’alimentation dans l’école. Conclusion : Le rôle de liaison joué par un employé du milieu scolaire qui détient une expertise en saine alimentation, est une pratique de gestion innovante pour surmonter les défis liés à la gestion en silo des multiples programmes d’alimentation offerts dans une même école.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".