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Enregistrement W4283717604 · doi:10.25071/2292-6739.112

Food, Diversity, and Cultural Identity

2022· article· en· W4283717604 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura Lucas

Notice bibliographique

RevueContingent Horizons The York University Student Journal of Anthropology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeImmigrationContext (archaeology)Diversity (politics)SociologyCultural identityIdentity (music)Cultural diversityGender studiesSocial scienceGeographyAnthropologyAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Rainbow Community Garden is a place for new immigrant and refugee families in Winnipeg to grow their own food. Using the Rainbow Community Garden as a case study, this paper contributes to ongoing discussions about community gardening by applying an anthropological lens to the multilayered meanings of agriculture in urban environments. This paper is focused on the benefits and challenges of community gardening in the context of new immigrant and refugee experiences. Through a literature review and interviews with gardeners, the role of food and community gardens as a means of facilitating cross cultural interactions, providing culturally appropriate food for new immigrants and refugees, and expressing cultural identity is brought into emphasis. I draw on Strunk and Richardson’s (2019) concepts of the material, imagined, and community’s garden, to reflect on the different ways in which the community garden is used and experienced by immigrant and refugee gardeners. The main conclusion of this research is that, in the context of new immigrant and refugee participation in community gardening, a garden is not only the physical soil, vegetables, and flowers, but also an important place for practicing one’s culture and for engaging in meaningful cross cultural interaction that is beneficial in adjusting to a new life in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,020
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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