Notice bibliographique
Résumé
Narratives of culinary tourism describe the experience of travel undertaken with the express purpose of retracing foodways, and cooking and eating in a cuisine’s place of origin. This article explores culinary travelogues by Jen Lin-Liu, Anne Mah, and Cheryl Lu-Lien Tan. In each narrative, Asian American women travel to Asia to learn about food and, by doing so, reconnect with familial and cultural pasts about which they feel ignorant. These texts address a mainstream American readership and construct a sense of race-neutral intimacy through avowals of ignorance about Asia and by offering aspirational narratives of professional resolve and domestic and romantic satisfaction. I argue that the texts’ authors are nevertheless anxious that their relationship with readers could be imperiled by the taint of otherness historically ascribed to Asian food and, by extension, to Asian bodies. The authors ensure that they fall on the near side of difference for their readers by disavowing aspects of Asian cuisine that their readers might find challenging, particularly dog meat. These culinary disavowals extend into the human register when the authors highlight the otherness of the people they encounter in Asia.Ironically, these texts of cultural self-discovery demonstrate the longevity of the stereotype of the Asian American as inauthentic US citizen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».