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Enregistrement W3130435016 · doi:10.1080/03670244.2021.1875455

The influence of cultural food security on cultural identity and well-being: a qualitative comparison between second-generation American and international students in the United States

2021· article· en· W3130435016 sur OpenAlexaff
Kathrine E. Wright, Julie Lucero, Jenanne Ferguson, Michelle L. Granner, Paul G. Devereux, Jennifer Pearson, Eric Crosbie

Notice bibliographique

RevueEcology of Food and Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoodwaysEthnic groupFood insecurityThematic analysisCultural identityIdentity (music)Food securityPopulationSociologyQualitative researchPsychologySocial psychologySocial scienceGeographyAnthropologyAgricultureAestheticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to explore the impact of cultural food insecurity on identity and well-being in second-generation American and international university students. Thirty-one semi-structured interviews were conducted from January-April 2020. Audio transcripts were analyzed using continuous and abductive thematic analysis. Students indicated that cultural foodways enhanced their well-being by facilitating their cultural/ethnic identity maintenance, connection, and expression. Conversely, cultural food insecurity diminished student well-being due to reduced cultural anchors, highlighting the importance of cultural food in this population. Universities that reduce cultural foodways barriers may mitigate cultural food insecurity for second-generation American and international university students. (100/100).

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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,405

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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