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Enregistrement W4245560590 · doi:10.7551/mitpress/11862.001.0001

The Immigrant-Food Nexus

2020· book· en· W4245560590 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe MIT Press eBooks · 2020
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoodwaysImmigrationPoliticsImmigration policyNexus (standard)SociologyPolitical scienceGender studiesAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intersection of food and immigration in North America, from the macroscale of national policy to the microscale of immigrants' lived, daily foodways. This volume considers the intersection of food and immigration at both the macroscale of national policy and the microscale of immigrant foodways—the intimate, daily performances of identity, culture, and community through food. Taken together, the chapters—which range from an account of the militarization of the agricultural borderlands of Yuma, Arizona, to a case study of Food Policy Council in Vancouver, Canada—demonstrate not only that we cannot talk about immigration without talking about food but also that we cannot talk about food without talking about immigration. The book investigates these questions through the construct of the immigrant-food nexus, which encompasses the constantly shifting relationships of food systems, immigration policy, and immigrant foodways. The contributors, many of whom are members of the immigrant communities they study, write from a range of disciplines. Three guiding themes organize the chapters: borders—cultural, physical, and geopolitical; labor, connecting agribusiness and immigrant lived experience; and identity narratives and politics, from “local food” to “dietary acculturation.” The open access edition of this book was made possible by generous funding from Arcadia – a charitable fund of Lisbet Rausing and Peter Baldwin. Contributors Julian Agyeman, Alison Hope Alkon, FernandoJ. Bosco, Kimberley Curtis, Katherine Dentzman, Colin Dring, Sydney Giacalone, Sarah D. Huang, Maryam Khojasteh, Jillian Linton, Pascale Joassart-Marcelli, Samuel C. H. Mindes, Laura-Anne Minkoff-Zern, Christopher Neubert, Fabiola Ortiz Valdez, Victoria Ostenso, Catarina Passidomo, Mary Beth Schmid, Sea Sloat, Kat Vang, Hannah Wittman, Sarah Wood

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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