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Enregistrement W3045552091 · doi:10.1080/1088937x.2020.1798541

Imagined foodways: social and spatial representations of an Inuit food system in transition

2020· article· en· W3045552091 sur OpenAlexafffundabout
Annie Lamalice, Thora Martina Herrmann, Sébastien Rioux, Alexandre Granger, Sylvie Blangy, Marion Macé, Véronique Coxam

Notice bibliographique

RevuePolar Geography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaRoyal Canadian Geographical Society
Mots-clésFoodwaysNationalismSociologyThe ImaginaryFood studiesGeographyAnthropologyEthnologyPsychologyPolitical sciencePoliticsLawPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examined the social and spatial representations the Nunavimmiut have of their contemporary foodways. Based on Anderson’s concept of ‘imagined communities’ [1991. Imagined communities: Reflections on the origin and spread of nationalism (Rev. ed.). Verso books], we drew on the notion of ‘imagined foodways’ to capture the cultural and territorial distance between imagined and actual dietary patterns. With the spatial organization of the global food system undergoing considerable upheaval, food provenance is an important – although often neglected – dimension of foodways. The aim of this study was to identify the geographical imaginary the Nunavimmiut associate with different types of foods and food sources. To this end, participatory workshops were held in Kuujjuaq and Kangiqsujuaq in Nunavik between June 2016 and May 2018, which resulted in the creation of mental food maps. The results showed that the imagined foodways represent an idealized version of food that maintains the Nunavimmiut’s close relationship to the land as a source of nourishment and to their traditions. Traditional foods are still highly regarded and underpin an intimate relationship with and detailed knowledge of the land. In contrast, commercial foods, although they account for about 80% of the food consumed in Nunavik, arouse less interest and are the subject of a more ambiguous relationship.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,985

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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