Diverse Food Practices by and for Racialized People in Little Burgundy
Notice bibliographique
Résumé
Drawing from a qualitative community-based project in Little Burgundy, a predominantly Black Montreal neighbourhood, this thesis applies community-based and critical ethnographic methods to explain a range of diverse food practices by and for racialized people. Given the changing character of its socio-spatial configurations, this neighbourhood and its history are far more com-plex and multilayered than mainstream narratives would suggest. In this thesis, I explain how individuals depicted as food insecure by community food organizations are in fact involved in diverse food practices rooted in an ethic of mutual care and racial justice while sustaining their cultures and traditions. Rather than attempt to offer a complete story of food landscapes, this thesis provides a glimpse of the diverse and innovative ways racialized people enact community food economies through a series of vignettes situated in four ongoing food projects: a community garden, a food bank, an at-home gardening initiative and a Citizen’s market. At these sites, I turn to the theory of racial viscosity to make sense of how processes of racialization create, obscure, and reinforce lines of separation and belonging in the studied sites. Sketching connections be-tween viscosity, mutual care and racial justice, this research study sheds light on how and why racialization is key to the study of everyday food practices.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».