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Enregistrement W1971391111 · doi:10.1080/09581596.2013.797566

Resisting biopedagogies of obesity in a problem population: understandings of healthy eating and healthy weight in a Newfoundland and Labrador community

2013· article· en· W1971391111 sur OpenAlexaffabout
Deborah McPhail

Notice bibliographique

RevueCritical Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityPublic healthPopulationFoodwaysNarrativeEating disordersGerontologyScholarshipDemographyMedicinePsychologySociologyPolitical sciencePsychiatryAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High rates of obesity in Newfoundland and Labrador, Canada’s eastern-most province, have helped to position Newfoundlanders as a ‘problem population’ within discourses of the Canadian obesity ‘epidemic.’ As such, biopedagogies of obesity have been deployed by public health offices in the province, through which Newfoundlanders are imagined as unhealthy eaters who are unknowledgeable about healthy eating, a narrative which aligns with older classist stereotypes about Newfoundland as ubiquitously poor, its population uneducated, backward, and naïve. A qualitative study with 28 participants (and a total of 54 interviews) from St. John’s, the urban center of Newfoundland and Labrador, however, not only revealed a group of people quite knowledgeable about and invested in biopedagogies of healthy eating and healthy weights as propagated by public health discourse, but who also resisted them through alternative understanding of healthy foodways. Results of this study therefore contribute to critical obesity scholarship, as they interrupt assumptions that position populations with high obesity rates as unknowing and uncaring about healthy eating and body weight, demonstrate the ways in which a population might resist biopedagogies of obesity, and highlight the need for research disrupting universalist stereotypes about ‘problem populations’ and their health behaviors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0230,037
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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