Manger : ma réalité, mon idéal, mes défis, mes propositions de solutions : un portrait des jeunes adultes du projet Hochelaga'Table
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXTE : Dans les 10 dernières années, l’insécurité alimentaire a augmenté au Québec mettant ses habitants à risque d’apports inadéquats et de problèmes de santé. Une initiative menée à Hochelaga-Maisonneuve visait à sensibiliser de jeunes adultes du secteur à l’impact que peuvent avoir leurs décisions de consommation sur l’offre alimentaire locale. OBJECTIFS : Décrire l’alimentation des participants au projet Hochelaga’Table, leurs perceptions du « bien manger », des obstacles et des solutions à l’insécurité alimentaire. MÉTHODOLOGIE : À l’été et à l’automne 2014, l’organisation Alternatives, œuvrant notamment pour la réduction des inégalités sociales au Québec, a planifié des ateliers de participation citoyenne impliquant 46 jeunes adultes de 18 à 30 ans fréquentant des organismes d’aide à Hochelaga-Maisonneuve. Par une combinaison d’outils d’animation créatifs, des données qualitatives ont été recueillies abordant la qualité de l’alimentation, les perceptions, barrières et solutions pour bonifier le système alimentaire du quartier. L’analyse des résultats allie les méthodes déductive et inductive. RÉSULTATS : L’analyse des données qualitatives colligées révèle une parenté avec le profil de l’insécurité alimentaire. Les aliments les plus fréquents dans l’alimentation des participants sont transformés ou ultra-transformés, tels que définis par NOVA. Leur perception du « bien manger » insiste sur la qualité des aliments, le plaisir et la commensalité. Les participants citent des obstacles économiques et individuels (manque de motivation, de temps, de compétences alimentaires). La solidarité, la variété des origines ethniques des aliments et le respect de la dignité émergent de leurs propositions de solutions. CONCLUSION : Le riche savoir expérientiel des jeunes adultes d’Hochelaga-Maisonneuve a permis d’identifier des solutions à l’insécurité alimentaire qui répondent à leurs besoins spécifiques.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».