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Enregistrement W4285127445 · doi:10.3727/216929722x16354101932104

Cuisines of Diaspora: Expressions of Iranian Foodways & Culinary Traditions

2022· article· en· W4285127445 sur OpenAlexaffabout
Nazmi Kamal, Marian Chung

Notice bibliographique

RevueGastronomy and Tourism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensCapilano University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoodwaysDiasporaQualitative researchPopularityEntertainmentDanceStatus quoPromotion (chess)SociologyRepresentation (politics)GeographySocial scienceAnthropologyGender studiesPolitical sciencePsychologyArtSocial psychologyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The project "Cuisines of Diaspora" was a community-based research inquiry that aimed to expose the status quo of Iranian culinary culture within the decades-strong Iranian diaspora in the North Shore area of Vancouver, BC, Canada. Using a qualitative and interpretive approach with a case study methodology, the research employed multiple tools using semistructured interviews, market observations, photovoice samples, and city archives, as well as other interactions with community members and stakeholders. Nineteen interview responses were obtained alongside a magnitude of data through secondary research findings. The findings suggest a lack of regional Iranian cuisine representation in the North Shore and a thirst for a more diverse offering that reflect the various Iranian provinces. Furthermore, the findings illustrate the growth in dining entertainment options including artistic cultural representations through song, dance, and other art forms. Other findings suggest a strong sense of gastrodiplomacy by the Iranian community, which supports advocacy and promotion of Iranian cuisine. Finally, there is an appetite for more community events that highlight Iranian culture and cuisine and a potential for preserving food culture through community partnerships and sustainable sourcing of food ingredients.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,184 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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