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Enregistrement W2905238164 · doi:10.5206/fpq/2018.3.5778

Eating Identities, “Unhealthy” Eaters, and Damaged Agency

2018· article· en· W2905238164 sur OpenAlexvenueno aff
Megan A. Dean

Notice bibliographique

RevueFeminist Philosophy Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)NarrativeSocial psychologyOppressionPrejudice (legal term)PsychologySociologyPolitical sciencePoliticsLawPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper argues that common social narratives about unhealthy eaters can cause significant damage to agency. I identify and analyze a narrative that combines a “control model” of eating agency with the healthist assumption that health is the ultimate end of eating. I argue that this narrative produces and enables four types of damage to the agency of those identified as unhealthy eaters. Due to uncertainty about what counts as healthy eating and various forms of prejudice, the unhealthy eater label and its harms to agency are more likely to stick to some people than others and may reinforce patterns of oppression. I argue that fat people are especially vulnerable to this identification and the damage it can do. I then consider possible “counterstories” about unhealthy eaters, alternative narratives that might be less damaging to agency than the control narrative. I identify one promising counterstory but suggest that it may be limited when it comes to repairing damage to the agency of fat people. Overall, this paper illustrates some of the complex ways that healthism about eating affects agency, and emphasizes the ethical importance of the ways we think about and discuss eating and eaters.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
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 technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,345 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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