Understanding and Practicing Ethical Gastronomy: How to Use Life of Pi in Undergraduate Courses
Notice bibliographique
Résumé
Following Brillat-Savarin’s aphorism, “You are what you eat”, many contemporary literary scholars and college professors have been increasingly drawn to food-centric studies. They seek to articulate and develop the profound connection between food consumption and personal identity. Remarkably, in the USA and Canada, some scholars advocate for literature courses that combine literary analysis with immersive experiences like food-oriented field trips, cooking classes, and communal dining. These courses allow students to explore the intricate relationship between food, culture, environment, politics, and economics. This paper asserts that by participating in such courses, college students can derivate intellectual enrichment and practical skills in the culinary arts. Furthermore, these courses encourage students to consider their connections to the place and environment where the food was made. With the aim of inspiring the design of a creative and interdisciplinary curriculum for undergraduate students, this paper proposes that Yann Martel’s 2001 novel Life of Pi as a potential text suitable for food-oriented classes. It demonstrates that Life of Pi is, in essence, a food narrative that underscores the importance of physical and spiritual nourishment. Additionally, it outlines a pedagogical approach for using Life of Pi in a classroom setting that seamlessly blends literary study and culinary projects.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».