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Enregistrement W4381887616 · doi:10.1093/socpro/spad013

Beyond Dietary Acculturation: How Latina Immigrants Navigate Exclusionary Systems to Feed Their Families

2023· article· en· W4381887616 sur OpenAlexaff
Sarah Bowen, Annie Hardison‐Moody, Emilia Cordero Oceguera, Sinikka Elliott

Notice bibliographique

RevueSocial Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureSage FoundationRussell Sage FoundationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésImmigrationAcculturationAutonomySociologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous studies of dietary acculturation explain how immigrants’ diets change over time, but they don't tell us why. In response to calls for additional research on the complex social processes that shape health disparities, this study uses an intersectional approach to examine the role of food in the daily lives of 23 Latina immigrants living in North Carolina. Our findings, based on semi-structured interviews conducted over a five-year period, refute the idea of a unidirectional process in which immigrants abandon dietary customs from their home countries. Instead, we show how food decisions are complex, contradictory, and contextual. Latina immigrant mothers embraced and resisted parts of dominant food cultures. They strategically took risks and made tradeoffs to ensure that their families had enough food and the right kinds of food. However, political and economic structures limited their access to food and impeded their ability to autonomously make food decisions. We argue that an unequal and industrialized food system, restrictive and punitive immigration policies, and narrowly-defined food assistance programs infringe on immigrants’ ability to feed their families. By excluding and othering immigrant families, these structures reduce immigrants’ autonomy and perpetuate inequalities, contributing to what previous studies have described as dietary acculturation.

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)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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