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Enregistrement W3175563944 · doi:10.1002/pan3.10235

Traditional food or biocultural threat? Concerns about the use of tilapia fish in Indigenous cuisine in the Amazonia of Ecuador

2021· article· en· W3175563944 sur OpenAlexaff
Verónica Santafe-Troncoso, Philip A. Loring

Notice bibliographique

RevuePeople and Nature · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTilapiaPromotion (chess)EthnobiologyAmazon rainforestTourismOreochromisBushmeatGeographyTraditional knowledgeQualitative researchEnvironmental planningSociologyFisheryEnvironmental resource managementPolitical scienceFish <Actinopterygii>EcologySocial scienceWildlifeBiologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article contributes to streams of knowledge related to biocultural diversity, food tourism and the cultural impacts of introduced species. Specifically, it explores the concerns that arise from the promotion of tilapia fish Oreochromis niloticus in Indigenous cuisine along a touristic route in the Amazon region of Ecuador. Although the environmental impacts of tilapia in the Amazon ecosystem have been largely documented, reports of cultural impacts are still scarce. This research addresses this gap by applying a biocultural approach, which provides a more systemic and pluralistic view of this introduced species in the local food systems of this region. This qualitative research used semi‐structured interviews, observations, a workshop and the analysis of restaurant menus to understand the complexity of the tilapia issue in this case. The results report the factors influencing the promotion of tilapia fish as traditional food, how locals perceive this promotion and its impacts on local culture and biocultural conservation, and locals’ proposals to mitigate these impacts. The discussion section uses a biocultural ethics approach to analyse these results. We focus on stakeholders' perspectives and actions to address the tilapia issue in their region while navigating their multiple ways of valuing their human–environment relations and adapting to uncertain scenarios.

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,970

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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