Blaming the victim or structural conditioning? COVID‐19, obesity and the neoliberal diet
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The energy‐dense part of the neoliberal diet and obesity made for an explosive combination upon the arrival of the COVID‐19 pandemic. Energy‐dense foods lie at the root of comorbidities associated with complications of the COVID‐19 pandemic: overweight, obesity, diabetes, hypertension and so forth. Multiple medical studies have demonstrated the causal impact of overweight and obesity on more severe or lethal infections. Focusing on the case of Mexico, I will show that inequality strongly conditions what people can eat, so the issue is not simply a matter of personal choice or responsibility. My argument is twofold: (1) Mexico enjoyed its own ‘traditional’ diets through the mid‐1980s, which included widely accessible fruits and vegetables. But (2) the neoliberal turn in the form of trade liberalization and deepening inequality caused a substantial reshaping of the diet in favour of energy‐dense foods with lower nutritional value. The energy‐dense segment of ‘the neoliberal diet’ has turned a large portion of Mexicans into a vulnerable population. But this is a class‐differentiated diet with its healthy and nutritious components increasingly less accessible to the working classes. Recovering healthy diets in Mexico will require the recuperation of food sovereignty through the regeneration of its countryside and its peasantry. Agroecological methods of food production will also be needed to alleviate the climate change emergency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».