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Enregistrement W48598464 · doi:10.3920/978-90-8686-784-4_32

Towards a broader understanding of citizenship in policy debate on food advertising to children

2013· book-chapter· en· W48598464 sur OpenAlexaffabout
Catherine L. Mah, Brian Cook, Sylvia Hoang, Emily Taylor

Notice bibliographique

RevueWageningen Academic Publishers eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthToronto Public HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)CitizenshipPublic relationsPublic policyPolitical scienceFood policyGovernment (linguistics)EngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary food policy often focuses on 'downstream' elements of the food system, particularly the roles and responsibilities of individual members of a consuming public. For example, to address the effects of food and beverage advertising on child health, in the absence of widespread agreement on the most appropriate form of collective action, policy debate has tended to revolve around moral reasoning about how children should behave and interact with the world around them. In this paper, we attempt to broaden this debate by sharing results from in-depth interviews (n=35) carried out as part of our Food Advertising to Children: Ethics for Policy study, funded by the Canadian Institutes of Health Research. We will discuss how 'food citizenship' can be viewed not only in terms of consumption roles (e.g. children's behaviour), but the expectations for participation embedded within policy actor roles (e.g. health professionals, 'government' broadly defined). Such framing is important for how diverse policy actors understand and incorporate citizenship into their practices. Whether health professionals are construed as only 'program delivery agents', for example, or active citizens, can affect their power to influence policy processes; it also conditions the range of policy options deemed suitable for public debate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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