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Enregistrement W4214729836 · doi:10.5304/jafscd.2022.112.012

Food futuring in Timor-Leste: Recombinance, responsiveness, and relationality

2022· article· en· W4214729836 sur OpenAlexaff
David Szanto

Notice bibliographique

RevueJournal of Agriculture Food Systems and Community Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésStorytellingEmpowermentContext (archaeology)SociologySustainabilityFoodwaysScholarshipParticipant observationPublic relationsPolitical scienceSocial scienceGeographyAnthropologyEcologyNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pluralistic nature of food culture and food systems produces complex and blended realities for research, often prompting approaches that embrace mixed methods and cross-sector partner­ships. In parallel, calls for the decolonization of research methods have brought attention to the importance of relationality when working with local communities and traditional knowledge hold­ers. This article presents the process and outcomes of the Timor-Leste Food Innovators Exchange (TLFIX), a multifaceted initiative centered on the contemporary and historic foodways of Timor-Leste, including current challenges to individual health, cultural identity, and economic-ecological sustainability brought about by centuries of colo­nial and transnational influence. Conceived within an international development context, TLFIX aimed at building local empowerment, economic development, and social change. Methods included quantitative, qualitative, and material-based ap­proaches, including surveys, storytelling, and culi­nary innovation. As a “consulting academic” on the project, I contributed to the research design, coached team members on storytelling-as-method, and participated in a portion of the work. For the current text, I use the notions of recombinance, respon­siveness, and relationality to interpret our collective experience and to frame an example of carrying out mixed-method and mixed-participant work in com­plex food contexts. As a whole, this example illus­trates ways in which to leave space for improvisa­tion and emergence within food practice and scholarship.

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)0,002
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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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