Naming Nutrition Injustice: How Might Dietitians Articulate a Socially Just Dietetic Practice?
Notice bibliographique
Résumé
This paper invites readers to consider how the ideals, concepts, and language of nutrition justice may be incorporated into the everyday practice of clinical dietitians whose work is often carried out within large, conservative, primary care institutions. How might clinical dietitians address the nutritional injustices that bring people to their practice, when practitioners are constrained by the limits of current diagnostic language, as well as the exigencies of their workplaces. In the first part of this paper, I draw on Cadieux and Slocum’s work on food justice to develop a conceptual framework for nutrition justice. I assert that a justice-oriented understanding of nutrition redresses inequities built in to the biomedicalization of nutrition and health, and seeks to trouble by whom and how these are defined. In the second part of this paper, I draw on the conceptual framework of nutrition justice to develop a politicized language framework that articulates nutrition problems as the outcome of nutritional injustices rather than individuals’ deficits of knowledge, willingness to change, or available resources. This language framework serves as a counterpoint to the current and widely accepted clinical language tool, the Nutrition Care Process Terminology, that exemplifies biomedicalized understandings of nutrition and health. Together, I propose that the conceptual and language frameworks I develop in this paper work together to foster what Croom and Kortegast (2018) call “critical professional praxis” within dietetics.
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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 | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,088 |
| Communication savante | 0,017 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».