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Enregistrement W308194251

The Use of Metaphors in Dietary Visual Displays around the World

2007· article· en· W308194251 sur OpenAlexaboutno aff
Isabel Meirelles

Notice bibliographique

RevueVisible Language · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Food choiceVariety (cybernetics)PerceptionMarketingPsychologyBusinessSociologyMedicineSocial scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many countries have developed visual displays summarizing key scientific information on diet and health for the general public. The article analyzes the use of metaphors in dietary visual displays in seven countries. The objective is to examine how spatial organization and its graphical representation reflect conceptual organization. It investigates the correspondences between metaphors, schemas and visual depictions in the diagrams vis-a-vis the nutrition concepts they stand for: Do the displays foster understanding of dietary information? Do they support perceptual inferences? Do they facilitate decision-making in food consumption? Several countries around the world are committed to devising dietary strategies that promote and protect health through healthy eating and physical activity. Many of these countries have delineated national dietary goals and nutrition systems in the form of food-based dietary guidelines. Guidelines are educational tools designed to provide practical guidance with the purpose of promoting wellness and preventing chronic diseases among the general public. They synthesize current scientific research as well as national food consumption patterns and policies (e.g., Truswell, 1987; FAO, 1996; Painter, 2002; WHO, 2003). In many cases, they also reflect the influences of the local food industry (Nestle, 2002). National food guidance systems vary according to geography, cultural and ethnical traditions and year of publication.Most systems share a common set of wellness principles that promotes variety in food intake, emphasizing the consumption of fruits, vegetables and grains and limiting the consumption of fats. A recent trend is acknowledgment of different nutritional requirements for different age and gender. For example, the most recent American (USDA, 2005) and Canadian (Health Canada, 2007) food guidance systems offer online tools with personalization of food recommendations. Dietary guidance systems are disseminated in various ways, including brochures, labels with nutrition information on packaging and most recently online resources. Most countries provide a visual display presenting the key concepts. These graphics may considered snap-shots of the dietary guidelines. The World Health Organization (WHO) emphasizes the need for visual graphics by recommending that the guidelines should be accompanied by posters or food selection guides. These visual guides should assist users to select a diet... reflect a concern for promoting food choices ... culturally inclusive and incorporate foods that are generally available.... In addition a guide should based on sound educational principles and accessible to a wide range of educational levels (2003, p. 6). This article examines eight dietary visual displays of seven countries: Australia (figure 7), Canada (figure 5), China (figure 6), Portugal, (figure 2) Sweden (figure 4), the United Kingdom (figure 3) and the United States (figures 7 and 8). Dietary visual displays The graphics examined in this article represent information that is not inherently visible: a healthy diet. The concept of a healthy diet involves many aspects, among them nutrition advice. Because nutrients are a hard concept to grasp, all countries provide information about food, which is a concrete entity. All graphics categorize food according to nutritional properties. Information is presented in the form of food groups (e.g., Milk and Dairy Products). Each group is represented by a selection of food choices (e.g., milk, yogurt, cheese). Quantitative information is measured in terms of recommended daily servings for each group (e.g., gram, ounce, cup). The number of food groups and the suggested servings vary depending on the country and the year of publication (e.g., Truswell, 1987; FAO, 1996; Painter, 2002; WHO, 2003). In the selected food diagrams the country with the largest number of food groups is Portugal, with eight groups. …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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