Understanding the food preferences of people of low socioeconomic status
Notice bibliographique
Résumé
Scholars have long studied consumer taste dynamics within class-stratified contexts, but relatively little attention has been paid to the taste preferences of low-socioeconomic-status groups. We analyze interview data from 254 individuals from 105 families across Canada to explore the cultural repertoires that guide low-socioeconomic-status consumer tastes in food. Empirically, we ask which foods respondents prefer, and for what reasons, across socioeconomic status groups. Analytically, we argue that low-socioeconomic-status respondents demonstrate aesthetic preferences that operate according to four cultural repertoires that are distinctly different from that of high-socioeconomic-status omnivorous cultural consumption. Our respondents display tastes for foods from corporate brands, familiar “ethnic” foods, and foods perceived as healthy. While low-socioeconomic-status taste preferences in food are shaped by quotidian economic constraints – what Bourdieu called “tastes of necessity” – we show how cultural repertoires guiding low-socioeconomic-status tastes relate to both material circumstances and broader socio-temporal contexts. Our findings advance debates about the nature of low-socioeconomic-status food ideals by illuminating their underlying meanings and justifications and contribute to scholarly understanding of low-socioeconomic-status consumption.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».