Good Food in the City: How Cultural Ideas About Food Shape Street Vending Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Why, after years of restrictive regulation of street vending, and food vending in particular, have cities across North America welcomed new food carts and trucks? In this article I draw on a case study of Vancouver, Canada, to demonstrate the important effect of ideas about food on the regulatory and policy changes that have allowed food carts and trucks to proliferate. In particular, new cultural discourses have imbued food with a multivalent goodness. This goodness is understood to have the capacity to do good in the city by bringing good urban places into being. While these discourses favour the tastes of the privileged, ideas about ‘good’ food expand beyond the ‘gourmet’ to embrace health, environment, economy, cultural diversity and creativity, as well as community building, local identity and visions of vibrant, shared public spaces. The proliferation of discourses about ‘good food’ has produced a potent set of cultural ideas that animates popular and policy discussions about street food in the city; in Vancouver, these ideas provided the impetus to push for regulatory change and generated consensus around new, less restrictive regulation of food vending on streets and sidewalks.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,039 |
| Communication savante | 0,016 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».