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Enregistrement W1913497559 · doi:10.1080/03670244.2015.1072815

Facilitators and Barriers to Traditional Food Consumption in the Cree Community of Mistissini, Northern Quebec

2015· article· en· W1913497559 sur OpenAlexafffundabout
Véronique Laberge Gaudin, Olivier Receveur, Félix Girard, Louise Potvin

Notice bibliographique

RevueEcology of Food and Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalCree Board of Health and Social Services of James Bay
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésConsumption (sociology)Food consumptionBusinessPoliticsFood systemsFocus groupMarketingEconomic growthEnvironmental healthGeographyPolitical scienceFood securitySociologyEconomicsSocial scienceAgricultural economicsMedicineAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify barriers to traditional food consumption and factors that facilitate it among the Cree community of Mistissini, a series of four focus groups was conducted with a total of twenty-three people. Two ecological models were created, one for facilitating factors and a second for obstacles, illustrating the role of numerous interconnected influences of traditional food consumption. Environmental impact project, laws and regulation, local businesses, traditional knowledge, youth influence, employment status, and nonconvenience of traditional food were named among numerous factors influencing traditional food consumption. The findings of this study can be used by political and public health organizations to promote traditional food where more emphasis should be invested in community and environmental strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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