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Enregistrement W3173336756 · doi:10.82308/10781

Consuming quantification and recipes for resistance digesting Canada's food guide

2018· article· en· W3173336756 sur OpenAlexaboutno aff
Elyse Amend

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les conseils nutritionnels des campagnes de santé publique qui se retrouvent dans les médias traditionnels, dans des contextes éducationnels, dans les articles de nouvelles, et dans une panoplie d’autres sources, font circuler un discours quantitatif relatant à l’alimentation et la nourriture provenant de la science nutritionnelle du début du 20ième siècle. Cette approche descendante, qui ‘traduit’ ce qu’est la nutrition et offre un outil de mesure de l’alimentation et ses effets sur le corps, est critiquée comme étant abstraite et difficile à mettre en pratique. Ce qui a pour effet de créer un environnement nutritionnel déconcertant où le consommateur désemparé est considéré comme manquant de connaissance et requérant des interventions ‘d’experts’ pour apprendre à bien s’alimenter afin d’atteindre une santé idéale. Ce projet de dissertation met en lumière comment la connaissance, les experts et le pouvoir opèrent à travers les recommandations et stratégies nutritionnelles canadienne. Elle enquête cela en interrogeant l’histoire institutionnelle du guide alimentaire canadien mandaté par l’état, avec un focus particulier sur les processus et les décisions entourant sa plus récente version, publié en 2007. Une attention particulière est portée sur comment le guide et ses conseils diététiques sont utilisés pédagogiquement en tant que source représentant l’expertise dans les classes d’écoles primaires et secondaires. Cette recherche applique un cadre biopolitique afin de questionner la manière dont le discours de vérité nutritionnel et ses technologies de surveillance fonctionnent afin de produire des sujets canadiens en santé. De plus, elle utilise la théorie du discours de Laclau et Mouffe afin d’explorer comment les discours dominants, ou souvent appelés ‘nutrition hégémonique’ (Hayes-Conroy, 2013) par plusieurs érudites féministes en nutrition, disséminent les idées ayant du ‘bon sens’ concernant l’alimentation et qui contribue à marginaliser et exclure les problèmes complexes d’ordre économique, politique, éthique et socioculturel liés à la nourriture. Un des buts principaux de ce projet est de fournir des idées relativement à comment la communication et l’éducation nutritionnelles peuvent outrepasser les normes scientifiques et quantifiables en exprimant les complexités de l’alimentation et nos relations vis-à-vis celle-ci afin d’améliorer les stratégies et les approches déjà existantes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,006

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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