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Enregistrement W4313011579 · doi:10.15353/cfs-rcea.v9i2.544

Unwrapping school lunch

2022· article· en· W4313011579 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer Black, Rachel Mazac, Amber Heckelman, Sinikka Elliott

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)PerceptionEthnographyDiversity (politics)PsychologyPublic relationsPedagogySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students are important stakeholders in school food programs. Yet children’s daily experiences and voices are often overlooked in advocacy around school food. In Canada, where the federal government recently expressed interest in creating a National School Food Program, nearly no research has documented the first-hand experiences of children during lunch. This ethnographic study draws on data collected during 36 lunchtimes in three Canadian schools during a transitional period in a school district’s lunch program. The findings unwrap the powerful role of students’ perceptions of and relationships to food in shaping their social interactions, and their sense of care, connection, and identity. Classroom observations coupled with photos of school lunches demonstrate the wide diversity of foods eaten at school and the nuanced, complex, and sometimes divergent meanings children give to food, school lunch and the people involved in preparing, serving, supervising, and sharing lunchtime experiences. Students demonstrated in-depth knowledge of the food choices and attitudes of their peers and actively marked out their identities vis-à-vis food. Students frequently talked about food as a site of care and support, and both the social relationships and care work that played out were a major part of school lunch experiences. Understanding the intricacies of children’s school lunch experiences, including the relationships, meanings, and values that shape school lunch, will be critical for creating robust school food programs and policies in Canada that better serve the needs of children and reduce rather than reproduce existing health and social inequalities.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,819
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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