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Enregistrement W1970024024 · doi:10.1080/0966369x.2011.572432

Farmwomen's emotional geographies of care: a view from rural Ontario

2011· article· en· W1970024024 sur OpenAlexafffundabout
Rachel Herron, Mark W. Skinner

Notice bibliographique

RevueGender Place & Culture · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesRoyal Canadian Geographical SocietyRoyal Geographical SocietyTrent University
Mots-clésSituatedSociologyNegotiationObligationPower (physics)Resistance (ecology)Health careEmbodied cognitionFocus groupWork (physics)Emotional laborEmotion workGender studiesPublic relationsEconomic growthPsychologyPolitical scienceSocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article contributes to geographies of rural women's health by investigating farmwomen's perceptions of their caring roles and responsibilities, which are crucial to the wellbeing and sustainability of rural people and their communities. Featuring a thematic analysis of interviews and a focus group with farmwomen from Ontario, Canada, the research examines farms and farming as unique places and spaces of care. Informed by the literature on emotional geographies, the article examines how care is situated and performed through farmwomen's negotiation of multiple, overlapping identities and how these are embodied and affective in emotional work. The findings not only confirm the paramount role of women in rural care, they demonstrate the interdependence of family, community and work as central to the challenges of rural women's health. The article argues that the link between health and productivity on the farm is crucial to understanding farmwomen's caring, and highlights the paradox that their emotional work is as much about opportunities for power and resistance as it is about obligation and subordination.

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)0,002
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0270,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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