Notice bibliographique
Résumé
In the health-risk society, food choice is framed through public health nutrition and dietary risks which are produced through nutritionism and econutrition. Dietary guidelines recommend the consumption of functional foods to target bodily health (Scrinis 2013; Mudry 2010), whereas ecological nutrition pushes sustainable diets for planetary health (Mason & Lang 2017; Friedberg, 2016). These healthy eating discourses construct dietary food risks and reorient ideas about what constitutes good food and eating right. This paper explores how food risk discourses extend the moralizing of healthism through emerging public health nutrition discourses and the ‘new public health.’ I suggest that in considering what constitutes eating right, dietary health risks extend individual responsibility for bodily health to increasing responsibility for the health of our environment or ecosystems, exercised as choice over the foods one chooses to eat. The feminine-citizen-subject is particularly targeted because as Moore (2010) contends, hegemonic femininity is constructed through beliefs about health and the healthy body. Thinking through feminist intersectionality (Crenshaw, 1991) however, I draw attention to the limits of choice and individualized approaches to managing food risk given the structural constraints of food and health.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,095 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».