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Enregistrement W3032816978 · doi:10.7202/1068829ar

Transmission des compétences culinaires : repères historiques et enjeux contemporains

2020· article· fr· W3032816978 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean-Philippe Laperrière, Émilie Lacaille

Notice bibliographique

RevueNutrition, science en évolution · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manger est un geste simple et pourtant fort complexe. Pour l’étudier, le rapport au corps comme celui à l’individu doit être considéré parce que les aliments existent dans cette relation qu’ils ont avec celui ou celle qui mange. Or, la modernité alimentaire a changé notre rapport à l’alimentation, c’est-à-dire que la science a revu notre conception du corps et celui du rôle des aliments. De son côté, la cuisine transforme les aliments pour les rendre mangeables physiquement et culturellement. D’ailleurs, c’est en famille qu’on apprend bien souvent à cuisiner, mais c’est aussi en fonction de ses besoins. La cuisine est un savoir en contexte. Au Québec, au début du siècle, elle est bien modeste et en accord avec les normes alimentaires de l’époque. Ainsi, notre conception d’une cuisine saine est récente. En même temps, notre société moderne et ses avancées nous offrent une pléthore de produits transformés. Elle nous offre les moyens de ne plus cuisiner, d’autant plus que le temps nous manque. Faire la cuisine n’est donc plus une nécessité, ce qui n’est pas sans risque pour notre santé puisque cela sous-entend le recours aux produits très transformés. En outre, le lien se perd avec la pratique culinaire, plusieurs enfants ne savent pas se débrouiller en cuisine parce qu’ils ne l’ont jamais vu. Bien manger n’est pas inné. Dès lors, dans la société d’aujourd’hui les nutritionnistes ont un rôle important à jouer pour aider tout le monde à faire de bons choix.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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