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Enregistrement W3166014033 · doi:10.1080/15528014.2021.1936788

The local contexts of meat consumption: analyzing meatification in Nigeria

2021· article· en· W3166014033 sur OpenAlex
Mac Osazuwa-Peters

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood Culture & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationConsumption (sociology)Thematic analysisContext (archaeology)Thematic mapGlobeFood consumptionEconomic geographyEconomicsMarketingBusinessSociologyGeographyQualitative researchMarket economySocial sciencePsychologyAgricultural economicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although food consumption habits across the globe have taken different paths, agri-food scholars are now pointing to a narrowing of choices on a global scale due to globalization. Adopting a food regime theory framework that is tightly connected to globalization theory, several thematic frameworks are used to provide a time-place-actor analysis of food consumption habits, identifying global trends as well as the factors driving those trends. This article employs meatification as a thematic framework for analyzing trends in meat consumption in the context of the third food regime. It argues that while global actors and factor should be acknowledged, in certain local contexts, they can be influenced, shaped or even constrained by local currents. Therefore, it opens a conversation about the danger of discounting or ignoring local currents when applying these thematic frames in food regime discourse. It shows that while meatification is taking place, in Nigeria, unlike in many other parts of the global south, the actors are not fast-food restaurants and supermarket, but bukaterias and open stall meat sellers in the local markets.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,219

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · 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