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Record W7162024269 · doi:10.82308/37729

Gardening for social ills: exploring the social and environmental relations of school and community gardens

2022· dissertation· en· W7162024269 on OpenAlexaboutno aff
Mitchell McLarnon

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicUrban Agriculture and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCommunity organizationCommunity organizingContext (archaeology)Urban planningUrban sociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse décrit et analyse les relations sociales et environnementales ayant émergé au cours d'un projet de jardinage scolaire et communautaire à Tio'tia:ke/Montréal, sur une durée de 4 ans. Sur les plans méthodologique et épistémologique, je combine l'ethnographie institutionnelle, les méthodologies visuelles et l'écologie politique urbaine pour explorer et découvrir comment les jardins scolaires et communautaires, les programmes de jardinage et le verdissement peuvent produire des résultats inéquitables pour les apprenants, les éducateurs, les travailleurs communautaires et les membres de la communauté. En m'appuyant sur des données issues d’entrevues, de notes de terrain, de mémos vocaux, de photographies, de dessins et d’analyses textuelles et politiques, et à partir des connaissances expérientielles de personnes qui utilisent les jardins à des fins sociales (emploi, sécurité alimentaire), environnementales (pollinisation, verdissement pour réduire l'effet d'îlot de chaleur urbain, etc.) et éducatives, je recense les textes et les politiques locales qui façonnent les possibilités de jardins scolaires et communautaires dans les contextes urbains. Dans le processus de création et de financement de nombreux jardins différents au sein d’écoles, d’organismes communautaires et de quartiers qui se gentrifient, j'ai documenté des dispositifs institutionnels spécifiques (par exemple, le financement, la politique, les géographies de l'injustice, les processus de travail, le discours, les programmes) qui structurent et définissent actuellement qui bénéficie de l'accès aux jardins, au jardinage et à ses bienfaits apparents pour la santé et le bien-être, aux espaces verts et à l'apprentissage environnemental. Partant de sites concrets où se déroulent le jardinage et l'éducation (un campus universitaire, des écoles, des organismes communautaires, des espaces verts, des quartiers locaux, etc.), mes conclusions sur les relations éducatives, environnementales, institutionnelles, historiques, géographiques et politico-économiques suggèrent que, bien que les jardins offrent le potentiel d'un apprentissage communautaire, d'un bien-être accru et d'une conscience écologique, l'emploi des jardins scolaires et communautaires doit être fortement contextualisé dans les discussions critiques liées au colonialisme de peuplement, au néolibéralisme, à l'histoire et à la politique de la terre et de l'utilisation de l'eau, à la gentrification (verte), à l'accès aux espaces publics et à son taux de criminalité. Mes conclusions réflexives contestent, compliquent et désidéalisent également les études antérieures selon lesquelles les jardins et l'agriculture urbaine peuvent lutter contre l'insécurité alimentaire et peuvent contribuer au bien-être de tous. Mon étude répond aux questions de politique et de gouvernance liées aux déplacements humains urbains, au financement des jardins, à l'emploi, aux discours sur la durabilité, aux soins de santé, à la sécurité, aux transports, à l'éducation et au logement

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.231
Threshold uncertainty score0.459

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.006
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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