Reconsidering trial and error: A central information practice in everyday food life
Notice bibliographique
Résumé
This poster reports selected findings from an interpretivist qualitative study of the everyday food lives of people living in urban and rural Canada. This research sought to illuminate how people come to feel informed about food, how people navigate food information on ordinary and extraordinary days, and how people’s encounters with food information are embodied. Through constructivist grounded theory analysis of data resulting from interviews and video tours, this research identified areas of information practice held in common across a diverse group of participants. This poster focuses on one information practice, trial and error, which emerged as complex and generative. The terminology of “trial and error” originally referred to a form of learning that hinges on repetition, with learners trying again and again to solve problems correctly. In this research, participants’ trial and error processes were richer than this. Their processes were also more sophisticated than the portrayal of trial and error in information science scholarship, which tends to emphasize finite processes of overcoming failure, rather than open-ended processes of exploration and experimentation. Trial and error in people’s food lives is an iterative, embodied, information-generating cycle. The result of each effort—each seasoning-to-taste, recipe selection, or dietary adjustment—informs the next effort. By shedding light on trial and error, this poster advances information practices theory in the context of everyday life. It also questions dichotomies that position more widely valorized modes of information engagement, such as critical thinking, as unique in their sophistication.
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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 | 0,051 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,116 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».