Problematizing “ethical eating”: the role of policy in an ethical food system
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,081 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,165 |
| Communication savante | 0,031 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».