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Enregistrement W7020133884

Lactation Newsmakers Column: An interview with Penny Van Esterik, MA, PHD

2018· other· en· W7020133884 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNC Digital Online Collection of Knowledge and Scholarship (The University of North Carolina at Greensboro) · 2018
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingScholarshipNature versus nurtureAllianceContext (archaeology)PopulationFeminismPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is my great pleasure to interview Penny Van Esterik, who is truly a “foremother” in our field. Penny is an anthropologist, and it is that background that defines her approach to scholarship and practice. She was educated in both the United States and Canada and is Professor Emerita in the Department of Anthropology at York University in Toronto where she worked for 30 years. She has authored many books, chapters, and articles and continues to be a sought-after speaker. This interview was inspired by her keynote address at the 2018 Breastfeeding and Feminism International Conference, where she spoke about themes from her recently published book, The Dance of Nurture: Negotiating Infant Feeding (Van Esterik & O’Connor, 2017). Her 1989 book, Beyond the Breast-Bottle Controversy (Van Esterik, 1989), was widely read and helped us better position breastfeeding within the context of both food systems and gender. She has consulted with, among others, UNICEF, Wellstart Lactation Management, Canadian International Development Agency, the Population Council, and the World Alliance for Breastfeeding Action (WABA). Her writing considers breastfeeding and nurture within many different contexts including culture, gender, work, food systems, HIV/AIDS, body politics, environmental sustainability, and human rights. Her work illustrates that the personal is political and the political, personal, reminding us to align our policies and practices to reflect the real stories and experiences of real people in their real contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0170,004
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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