Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, food security survey modules have been widely used to assess Inuit food access. However, these modules were not originally designed for use in mixed economies where both purchased and country (hunted, fished, and gathered) foods contribute to peoples’ diets. These methods have been extensively tested and modified for use in Alaska, but research conducted in the Canadian Arctic has not been rigorously evaluated. This paper examines the validity of a modified version of the commonly used USDA Household Food Security Survey Module for assessing the food security of Inuit households in Kangiqsujuaq, Nunavik. The data come from 110 household surveys that were collected as part of an extended ethnographic project in the community. Rasch modeling of the food security module results indicates that, even with modifications that make reference to country food, the module assesses only the dimension of food security related to material wealth. Household income is a contributing factor for country food access, because it is important for access to harvesting equipment; however, other factors related to country food harvesting may affect the reliability of some food security module questions. Consequently, studies that assess Inuit food access using only standard survey modules may misrepresent how Inuit experience food insecurity, which is a serious concern given the current food crisis among Inuit in Canada. Assessment tools that provide reliable and valid assessments of country food access, specifically including traditional knowledge and social support networks, need to be developed.
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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 | 0,052 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».