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Enregistrement W2322934730 · doi:10.1093/ahr/121.2.590

Ian Mosby.<i>Food Will Win the War: The Politics, Culture, and Science of Food on Canada’s Home Front</i>.

2016· article· en· W2322934730 sur OpenAlexaboutno aff
Amy Bentley

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPoliticsCitizenshipGovernment (linguistics)Food processingConsumption (sociology)VictoryPolitical scienceSociologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ian Mosby’s Food Will Win the War: The Politics, Culture, and Science of Food on Canada’s Home Front is an important piece of historical scholarship in a number of categories, including histories of food and nutrition, gender, and Canadian history. Well written and thoroughly researched, Food Will Win the War is based on a wealth of archival sources that consist of federal, regional, and municipal documents, cookbooks, periodicals, and visual materials, all well-informed and supported by secondary sources. In his introduction, Mosby lays out the broadest of arguments, asserting “The government . . . set out to transform Canadians’ dietary habits through a range of both voluntary and coercive means” (5). Moreover, he notes, mobilization “not only led to very real changes in the way Canadians shopped for, cooked, and consumed food but also transformed the broader symbolism of food and eating” (5). Gender is central to Mosby’s analysis, given that women were primarily responsible for food procurement and preparation. “[T]he state mobilized women’s unpaid labour on a scale that has gone largely unrecognized by historians,” writes Mosby, “but also that food production, consumption, and service played an essential role in determining the boundaries of gendered notions of wartime citizenship” (8). Women took it upon themselves to perform food work, including providing meals at Red Cross canteens for servicemen and women, creating and shipping food packages for prisoners of war overseas, and participating in domestic food production and conservation by growing victory gardens and preserving fruits and vegetables. Government educational materials as well as popular culture created gendered assumptions about cooking and other wartime food-related responsibilities. Cultural mores were embedded into wartime programs and propaganda material: “What was being taught in most wartime nutrition classes and in wartime educational materials was not so much the science of nutrition,” explains Mosby, “but rather a particular idealized middle-class vision of domestic life and the progressive ideal of educated, scientific motherhood” (57–58).

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0210,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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