Competing Discourses of Household Food Insecurity in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Household food insecurity (HFI) impacts over 1.7 million households in Canada with adverse effects upon health. As a signatory to numerous international covenants asserting that access to food is a human right, Canadian governments are obliged to reduce HFI, yet Canadian governments have done remarkably little to assure that Canadians are food secure. In the absence of government action, HFI has spawned numerous non-governmental means of managing the problem such as food banks, feeding programs, and community gardens and kitchens. These efforts have depoliticized the problem of HFI, making its solution more difficult. Solving HFI is also complicated by the presence of five competing discourses of HFI in Canada: nutrition and dietetics, charitable food distribution, community development, social determinants of health, and political economy which offer differing causes and means of responding to HFI. We argue that the least considered discourse – the critical materialist political economy discourse – best accounts for the presence of HFI in a liberal welfare state such as Canada and provides the most effective means of responding to its presence.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,065 | 0,039 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».