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Enregistrement W1559310093 · doi:10.1111/ruso.12059

The Making and Breaking of Food Preservation Practices in a Rural Albertan Community

2014· article· en· W1559310093 sur OpenAlexafffund
Jennifer Braun

Notice bibliographique

RevueRural Sociology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDeskillingMainstreamSociologyPublic relationsFood systemsSocial practiceOrder (exchange)Political scienceEconomic growthAgricultureBusinessWork (physics)Food securityEngineeringLawEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amid growing concerns over nutrition, food safety, and the relationship between health and environment, anxiety about the general deskilling around food‐related activities has garnered significant public interest and academic inquiry. Mainstream agriculture commodity and retail food chains are failing to meet the concerns citizens are expressing about their food. This has contributed to a relearning of skills of procuring, preparing, and preserving food. This qualitative study looks at the practice of home preserving in a rural Albertan community through a social practice theory framework. I test two premises set out by Shove, Pantzar and Watson (2012): First, social practices consist of three elements (materials, competencies, and meanings) that are integrated when practices are enacted; second, that practices emerge, persist, and disappear as links among these defining elements are made and broken. I demonstrate how the integration of the elements enabled canning as a practice to flourish during a certain period. I then explore how the disintegration of the elements contributed to the decline of the same practice in later years. By examining the connections and breakages in the links between materials, meanings, and competencies, I illustrate the essentiality of integration of elements in order for practices to exist.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,012
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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