Food motivation: content analysis of <i>Châtelaine</i> women's magazine
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to explore the continuity and/or rupture in food motivations as revealed from documents issued from Châtelaine in 1960‐1961, 1970, 1980 and 1990. Design/methodology/approach A historical content analysis was used to explore the food motivations in Châtelaine. A total of 51 issues were read and all documents referring to food and nutrition were photocopied except for advertisements. Variables associated with each document were grouped into four themes: health and diseases, food and nutrition, body and society. Descriptive statistics were conducted using SPSS (version 10.1, 1999). Findings Overall, the content analysis has indicated that food and nutrition is the dominant motivation (n = 430) followed by health and disease (n = 292), society (n = 71) and body concerns (n = 70). Each decade was associated with major sub‐themes. In brief, 1960 was the year of food, family and tradition; 1970 was the transition year; 1980 was the year of knowledge, culpability and environment; 1990 was the nutritional education year. Research limitations/implications Study done using the first year of each decade and in a single magazine cannot be generalized. Moreover, these results are specific to a French‐Canadian context. Further research on other media could provide more insight into some of the relationships explored in this study. Originality/value The findings suggest that the dominant motivations are projecting in a different way from one year to another. These results support the need to take into consideration the role of media in shaping women's food preferences and the evolution of these motivations over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».