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Enregistrement W6979949872

An Anglo-Japanese study of young people and some domestic tasks related to food

2000· article· en· W6979949872 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEdge Hill University Research Information Repository (Edge Hill University) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompromiseMeal preparationFood preparationSittingUnhealthy foodDeveloped countryHealthy food
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Housework, in particular related to food preparation, has received little attention. Tasks are performed in line with gender stereotypes which are culturally specific and change with time. A comparison has been made between the domestic tasks and behaviours and attitudes related to food in young people in Japan and England. Gender stereotyping was apparent in both countries to a remarkable and fairly similar degree (very few children thought that men should have responsibility for tasks related to food) although many aspects were different; English children were more involved in preparing food and fewer Japanese children claimed to like cooking. Fewer Japanese boys (almost half) than English boys (14%) helped to clear up after meals. Almost all Japanese children ate sitting at a table compared with about 75% of English children for whom it was more common to have to be careful to keep their mouths closed when eating. Japanese culture however, does seem to be becoming more Westernized. Even ‘liberated women’ and ‘new age men’ may acquiesce to a degree of stereotyping in order to ensure that their children are ‘normal’. Curiously, the high media attention given to food and food preparation does not seem to be resulting in increased involvement in cooking by young people. This lack of involvement by young people in food preparation may have consequences for nutritional skills and so compromise health in later life.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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