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Enregistrement W7055607222

Cooking Up Change?: Alternative Agrifood Practices and the Labor of Food Provisioning

2013· article· en· W7055607222 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOhioLink ETD Center (Ohio Library and Information Network) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésProvisioningGeneral partnershipWork (physics)Emotional laborIntersectionalityFood processing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the agrifood system, including increased industrialization, concentration and globalization, viewed by many as negatively impacting environmental, community and social well being, have prompted the rise of alternative agrifood initiatives.Alternative agrifood advocates often promote the use of whole foods, rather than processed foods, and aim to extend the local food season through activities such as canning, drying, and other forms of food storage.This is important to note given that food provisioning, which includes the of planning meals, acquiring food, preparing meals, and cleaning up, remains a largely gendered act.Thus, these expanded alternative agrifood practices could importantly be influencing the food provisioning labor of women.Food provisioning has been found to involve a physical, mental and emotional dimension.This study hypothesizes that the physical and emotional dimensions of food provisioning could be heightened for women who participate in alternative agrifood practices.Research suggests that socio-demographic factors also importantly influence the labor of food provisioning.Thus, this study applies a theory of intersectionality to further consider how socio-economic status and race/ethnicity, in addition to age, presence of children, partnership status, and employment status are associated with the physical and emotional dimensions of food provisioning, particularly for women engaged in alternative agrifood practices.While work and family scholars and feminist food about how women engaging in alternative agrifood practices experience the physical and emotional dimensions of food provisioning, and how socio-demographic factors moderate this relationship.In all, the data supported the hypotheses.Women engaged in alternative agrifood practices, compared to women who are not engaged in the alternative agrifood practices, appear to spend more time in food provisioning, cook more from scratch, and engage in a wider variety of food provisioning activities, suggesting that women who are highly engaged in alternative agrifood practices could be engaging in a third shift.Engaging in alternative agrifood practices also appears to heighten women's negative feelings with food provisioning, such as a sense of demand in food provisioning, and further heightens women's positive feelings with food provisioning, such as sense of reward.In addition, having lower incomes, being non-white, being employed, having a partner, having children and being younger all appear to add to the physical and emotional burden of food provisioning.Engaging in alternative agrifood practices, as well as having children, and having a partner, on the other hand, appear to enhance women's positive feelings with food provisioning.This study contributes to our understanding of the social limitations to scaling up alternative agrifood practices, and informs our understanding of how engaging in alternative agrifood practices can be a third shift, but also can be a form of rewarding care work.These findings also have significant implications for food system activism and agrifood system policy making.v This dissertation is dedicated in loving memory to my grandmother, Carolyn Decker, and to my mother, Connie Som, who taught me how to care for the earth, and for each other, with food.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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