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Enregistrement W2794327286 · doi:10.15353/cfs-rcea.v5i1.233

Faux-meat and masculinity: The gendering of food on three vegan blogs

2018· article· en· W2794327286 sur OpenAlex
Dana Hart

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensYukon Health and Social Services
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMasculinityGender studiesSociologyPerformativityFood studiesAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the relationship between gender and veganism through a critical analysis of food-based discourse on three vegan blogs. As many researchers note, there is a strong association between meat and masculinity in North American society (Nath, 2011; Rothgerber, 2013; Rozin, Hormes, Faith & Wansink, 2012; Ruby & Heine, 2011; Sumpter, 2015). While some researchers argue that the practice of veganism inherently challenges traditional gender norms (Adams, 2015; Potts and Parry, 2010), in these blog posts there is little room for alternative gender performativity. Drawing upon critical feminist and vegan studies literature, and previous discourse analysis of food blogs, this research examines the intersections of gender and food through the practice of veganism. Furthermore, it analyses how the association between meat and masculinity is applied in the gendering of vegan food. I argue that the gendered discourse of vegan food on these blogs reinforces, rather than challenges, traditional gender norms through the use of tropes describing “carnivorous men” and “manly meals” with hopes of satiating male appetites.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle