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Enregistrement W3175319196 · doi:10.1080/15528014.2021.1939960

Problematizing “ethical eating”: the role of policy in an ethical food system

2021· article· en· W3175319196 sur OpenAlexaff
Daniela Spagnuolo

Notice bibliographique

RevueFood Culture & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood systemsEthical issuesEnvironmental ethicsEngineering ethicsPolitical sciencePsychologySociologyFood securityPhilosophyGeographyEngineeringAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of “ethical eating” has become prominent within public discourse. It refers to a form of ethical consumption whereby consumers can feel that they have directly impacted the food system through their food choices. However, the terms and practices often used to define “ethical eating” are incomplete and exclude other ethical issues within the food system that are more complex and have less clear solutions than those offered through ethical consumption. Through a content analysis of 100 newspaper and magazine articles discussing the practice of “ethical eating,” as well as a review of literature on this topic, this article argues that issues within the food system cannot be solved through ethical consumption alone. Instead, there must be an increased role for public policy to address ethical concerns within the food system. Through examining organic, meat-avoidant, fair trade, and local diets as the most frequently mentioned terms associated with “ethical eating,” three case studies are presented highlighting the tensions associated with access to eating ethically, Indigenous food sovereignty, and production of ethical food. This paper argues that addressing these ethical issues requires public policy to tackle the root causes and ensure all are served within the food system.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0230,165
Communication savante0,0310,036
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0170,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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