Eating the ocean seafood and consumer culture in Canada
Notice bibliographique
Résumé
"During the first half of the twentieth century, Canadian fisheries regularly produced more fish than markets could absorb, driving down profits and wages. To address this, both industry and government sought to stimulate domestic consumption via increased advertising. In Eating the Ocean Brian Payne explores how government-funded marketing called upon Canadian housewives to prepare more seafood meals to improve family health and aid an industry central to Canadian identity and heritage. The goal was first to make seafood a central element of a "wholesome" diet as a solution to a perceived nutritional crisis, and, second, to aid industry recovery and growth while decreasing Canadian fisheries’ dependency on foreign markets. But fishery managers and policymakers fundamentally miscalculated consumer demand, wrongly assuming that Canadians could and would eat more seafood. Fisheries continued to extract more fish than the environment and the market could sustain, and the collapse of the nation’s fisheries that we are now seeing has as much to do with failed assessments of market demand as it does with faulty extraction practices. Using internal communications between industry leaders and Ottawa bureaucrats, as well as advertising and promotional material published in the nation’s leading magazines, national and local newspapers, and radio programming, Eating the Ocean traces the flawed understanding of not only supply but demand, a misguided gamble that caused fisheries to become the most mismanaged resource economy in early-twentieth-century Canada."--
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».