Unwrapping school lunch
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».