Framing Food Geographies: Framing analysis, food distancing, and the democratic imagination in rural and urban Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The current global food system is market-driven and depends on the exploitative commodification of our basic need to eat. It has been consistently condemned for its incapacity to account for justice, sustainability, welfare, and health. Developing alternative food system strategies is a necessary step towards creating a more sustainable and just reality. By conducting a comparative analysis using semi-structured interviews and virtual mapping between a rural area and an urban city in Ontario, Canada, the relationship between food geographies and the development of diagnostic (problem-oriented) and prognostic (solution oriented) framings within the corporate food regime is explored. Considering the influences of socio-geographical context (i.e. urban or rural), and the impacts of cognitive and physical food distancing adds new perspective and considerations to the existing literature. The results found that the urban participants had more robust diagnostic and prognostic framings than the rural participants. They also found that the impacts of food distancing were represented by the participants differently; The urban participants experienced more significant cognitive and physical distancing, but were mostly worried about the impacts of cognitive food distancing, whereas the rural participants were mostly focused on the impacts of physical distancing and were less affected by both types of distancing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».