Review of First we eat: Food sovereignty north of 60
Notice bibliographique
Résumé
Suzanne Crocker’s 2020 film First we eat documents her and her family’s efforts to spend an entire year eating only food that can be grown, gathered, and hunted around Dawson City, Yukon, in the traditional territory of the Tr’ondëk Hwëch’in. Living 300 km south of the Arctic Circle, Crocker’s experiment was spurred by a landslide that disrupted the supply of imported foods into the territory, serving as a wake-up call to food system vulnerability, including increasing and unpredictable climate impacts. First we eat offers an educational glimpse into local northern food systems and food sovereignty that generates reflection on the importance of connecting and learning through communal food networks. In addition to community food connections, the food literacy, self-sufficiency, creativity, change, and challenge involved in eating locally for one year reflect the disconnect between consumers, producers, and land in contemporary food systems. The Crocker family learns a great deal about food harvesting, production, processing, and storage, much of which reflects the knowledge embedded in local and Indigenous food practices. First we eat serves as a starting point for discussions about food security, localizing food systems, and food sovereignty, as well as critical reflection on how Indigenous land, food sovereignty, and knowledge are central to these discussions. Crocker’s ambition to eat entirely locally for one year inspires reconnection with food, land, and community, encouraging viewers to explore how they might become more engaged with their local food system.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».