“It's junk food and chicken nuggets”: Children's perspectives on ‘kids' food’ and the question of food classification
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Given the expansive nature of children's food, banning the advertising of poorly nutritious products to children only deals with part of the problem. What is missing is an understanding of how child‐oriented food marketing has reconfigured children's broader perceptions of what food means and the kinds of foods that are ‘for them’. Drawing from focus groups conducted across Canada, this article examines the perspectives of 225 children who discussed both ‘kids' food’ and ‘adult food’. The research reveals the broader implications of particular food marketing strategies. When children think of ‘kids' food’, they generally think of junk food, sugar, sugary cereals and the fun shapes and unusual colours characterizing much of contemporary child‐oriented packaged food. When children think of ‘adult food’, they think of fruits, vegetables and meat. In short, ‘adult foods’ are generally the unprocessed fruits, vegetables and meats that all North Americans should be consuming more of, whereas ‘kids' foods’ are associated with processed, high‐sugar, low‐nutrient edibles. The paper further reveals how ‘kids' food’ functions as an object or technology of identification for children enacted through a set of characteristics that the edibles share. Children's classification of food also reveals their savvy awareness that both ‘kids' food’ and ‘adult food’ can contain transgressive elements. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».