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Enregistrement W3165079350 · doi:10.1080/15528014.2021.1914956

Food sovereignty: understanding Somali gastronomy

2021· article· en· W3165079350 sur OpenAlexafffundabout
Bamidele Adekunle, Glen C. Filson, Warsame Warsame

Notice bibliographique

RevueFood Culture & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensWorld University Service of CanadaToronto Metropolitan UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSomaliImmigrationFood sovereigntyAcculturationMainstreamFocus groupGastronomyValue (mathematics)DilemmaBusinessRefugeeNaturalisationPolitical scienceMarketingGeographyFood securityPoliticsCitizenship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culture, acquired taste and past experiences, shape immigrants’ food preferences and acculturation inclination. As people migrate from Africa, South Asia and China to Canada, Toronto’s food landscape has been transformed. This migration pattern has led to a situation where unfortunately some immigrants have become food insecure, because their preferred foods have not been available as they have become increasingly dependent on inexpensive, lower nutritional foods that are available through food banks and mainstream grocery stores. This situation is particularly common for relatively deprived, refugee path immigrants (RPI). There is therefore a need for policies that will strengthen the value chain of culturally appropriate, quality foods which enhance their food sovereignty. This paper presents the outcome of our fieldwork (2015–2016) examining the preferences and economic characteristics of Somalis in the GTA. Data collection involved direct observation, participant observation, in-depth interviews, focus group discussions, and structured questionnaires. Our results indicate that Somalis integrate best when they are involved, as active stakeholders, in the food value chain and are given the opportunity to explore their entrepreneurial abilities connected to their culturally preferred value chains.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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