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Enregistrement W1601630546 · doi:10.4000/ideas.490

Le mal du pays comme un goût à la bouche. Pratiques alimentaires chez les migrants de Patamban (Michoacán, Mexique) habitant aux États-Unis

2012· article· fr· W1601630546 sur OpenAlexaff
Frida Calderon-Bony

Notice bibliographique

RevueIdeAs · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article propose une exploration du rôle que jouent les aliments dans l’élaboration d’un discours identitaire dans un contexte de migration internationale. Dans le cadre de notre recherche doctorale, il s’est avéré que les récits des migrants autour de leur expérience de vie aux États-Unis faisaient souvent appel à la nourriture mexicaine pour manifester leur attachement à leur culture d’origine. Ce sentiment nostalgique à l’égard des aliments du pays d’origine est quelque peu paradoxal étant donné la présence notable d’aliments et de produits d’origine mexicaine dans les magasins et les restaurants des villes nord-américaines. Ce sentiment est d’autant plus paradoxal que ce qui circule le plus entre le village d’origine au Mexique et les différents points de résidence aux États-Unis sont des aliments. En même temps, intérioriser de nouvelles pratiques alimentaires est l’expression d’un signe de modernité par rapport aux habitudes culinaires du milieu rural mexicain d’où sont originaires ces migrants. Nous nous interrogerons dans ce sens sur la manière dont le migrant négocie son altérité à travers son alimentation. Nous verrons que c’est dans un rapport de proximité et/ou d’éloignement avec deux registres culinaires, que les sujets se servent de leur alimentation comme d’un support pour définir leur identité de migrant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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