Food and eating as social practice – understanding eating patterns as social phenomena and implications for public health
Notice bibliographique
Résumé
Globally, public health agencies recognise obesity trends among populations as a priority. Explanations for population obesity patterns are linked to obesogenic environments and societal trends which encourage patterns of overeating and little physical activity. However, obesity prevention and nutrition intervention focus predominantly on changing individual level eating behaviours. Disappointingly, behaviour-based nutrition education approaches to changing population eating patterns have met with limited success. Sociological perspectives propose that underlying social relations can help explain collective food and eating patterns, and suggest an analysis of the sociocultural context for understanding population eating patterns. We propose a theoretical framework for the examination of eating patterns as social phenomena. Giddens' structuration theory, in particular his concept of social practices understood as an interplay of 'agency' and 'social structure' (rules and resources), is used to study food choice patterns. We discuss the application of these concepts for understanding routine food choice practices of families, elaborating how rules and resources configure the enabling or constraining conditions under which actors make food choices. The framework assists in characterising how social structural properties are integral to food choice practices, and could direct attention to these when considering nutrition interventions aimed at changing population eating patterns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».