Gifting, ridding and the “everyday mundane”: the role of class and privilege in food waste generation in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Current research on household food waste has not considered the impact of the inter-class power dynamics between employers and domestic helpers on food waste management and generation in the Global South. This article focuses on the issue of food justice and will demonstrate that it is important to reconsider household food practices within the framework of unequal power dynamics in household units – especially between employers and their domestic helpers. Informed by food waste regime conceptual framework, this paper will examine the complex food provisioning practices of Indonesian households. The research draws on 21 in-depth interviews with households of varying incomes, multiple site visits, participant observation and going along on grocery trips to better understand the power dynamics and practices that result in, or prevent the generation of household food waste. In addition, 12 key informant interviews with government officials, traditional food vendors, supermarket managers, and a waste collector was also conducted. In an Indonesian context, understanding the interclass dynamics of the household, namely, who gets to define what is “food” and what is “waste” is key to understanding the broader phenomenon of food waste in order to promote solutions to food waste prevention and food insecurity that is socially and environmentally just.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».