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Enregistrement W2944408975 · doi:10.1353/llt.2019.0001

“Canada Needs All Our Food-Power”

2019· article· en· W2944408975 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Eric Strikwerda

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacetimePolitical scienceProsperityHumanitiesArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the political economy of nutrition as a state-sponsored strategy to extract greater productivity from industrial workers in both wartime and peacetime. During World War II, the state, together with its munitions-industry allies, broadly considered workers’ nutritional health as a critical component to achieving maximum wartime industrial production. Following the war, both the state and industry imagined the nutritional health of workers’ bodies as crucial to Canada’s postwar prosperity. Facilitating as well as frustrating these largely state-directed nutrition agendas was a combination of medico-scientific knowledge, the sometimes uncertain and unpredictable participation of both employers and workers, and wider national and international historical contexts. Cet article examine l’économie politique de la nutrition en tant que stratégie parrainée par l’État pour accroître la productivité des travailleurs industriels, en temps de guerre comme en temps de paix. Au cours de la Seconde Guerre mondiale, l’État et ses alliés de l’industrie des munitions ont largement considéré la santé nutritionnelle des travailleurs comme un élément essentiel pour parvenir à une production industrielle maximale en temps de guerre. Après la guerre, l’État et l’industrie ont tous deux estimé que la santé nutritionnelle des corps des travailleurs était essentielle à la prospérité du Canada d’après-guerre. Faciliter mais aussi frustrer ces programmes nutritionnels largement dirigés par les États était une combinaison des connaissances médicales et scientifiques, une participation parfois incertaine et imprévisible des employeurs et des travailleurs, et des contextes historiques nationaux et internationaux plus vastes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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