Confronting Anti-Black, Anti-Indigenous, and Anti-Asian Racisms in Food Systems in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The impetus for this themed section came out of the broader reckoning that touched off in the summer of 2020 in the wake of the murder of George Floyd. The Canadian Association for Food Studies board, like so many organizations struggling to respond to such brazen violence, released a statement on racialized police violence and systemic racism. In the statement the CAFS board commits to more deliberately centering the work of anti-racism in our association̶ —and this included two shorter-term projects. Curating and publishing an open access resource list on food and racism in so-called Canada, and publishing a themed section on racism in the food system. The CFP for the special issue was released the following May, 2021, and read in part “As we reckon with the ways white supremacy, capitalism, patriarchy and colonization has shaped food systems, we must also reflect on and redress dominant modes of thought and approaches that reproduce inequity within the academy (e.g., research and teaching) and society at large. As such, we welcome submissions that centre diverse ways of knowing and methods of knowledge production.” Over the past nearly two years, we (the special issue guest editor, Ama, and collaboration assistant, Michael) have met virtually many times to discuss the CFP, the process, the articles, and the broader backdrop of white supremacy, colonialism, and capitalism. And as we reflected on how we wanted to write this editorial, it occurred to us that our own approach to collaboration on this project has been relational, conversational. So, rather than writing a conventional editorial, we once again met virtually to reflect on some key themes that (re)emerged over the past couple of years. What follows is part of that conversation, edited for clarity and brevity. We hope this special issue contributes to keeping the conversations (and action) focused on structural change going.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».