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Enregistrement W7133027435

Heck Fun Ya! (Let's Eat!) An Autoethnographic Cookbook: Memories of a Chinese-Canadian Upbringing Beyond

2019· dissertation· W7133027435 sur OpenAlexafffundabout
Cammy Lee

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésNarrativeAutoethnographyIdentity (music)Performative utteranceShameValue (mathematics)ReflexivityPremiseEmotive
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation emerges out of the conceit that food, more than mere sustenance, is significant cultural artifact. Rooted in the premise that there is educative value in life story as research, Heck Fun Ya! (Let’s Eat!) An Autoethnographic Cookbook: Memories of a Chinese-Canadian Upbringing Beyond is a performative text using food as a vehicle to discuss culture, identity, and otherness. Blending academic analyses, life story writing, and multi-media, its creative format is an expression of the uniqueness of this process. Thematically organized, the cookbook structure of starters, mains, and desserts is comprised of food experiences punctuated by recipe in a variety of narrative forms. Narratives will be analyzed through interdisciplinary lenses that explore how food shapes various identities in order to ask: What role does food play in identity construction? And how can storying and/or re-storying food experiences be used to live a good life? In approaching this, the work aims to recalibrate my understanding of past experiences to create resonance with new ones, and thus, deepen knowledge. Starters offers two opposing effects of food experience: one that considers food shame and stigma through a psychoanalytic lens (Kristeva, 1982; Goffman, 1963), and the other that explores the role of disgust in igniting imagination (Korsmeyer, 2011). Mains will address the part food plays in the identities that emerge from having a sense of home and belonging. Narratives serve as entry points for discussions that emphasize the home, food, eating, and family connection (Bell Valentine, 1997; Blunt Dowling, 2006). Food’s role in identities that evolve out of the things we do are also considered: teaching and food writing including the physiology of taste, impact of hunger and whether it sharpens one’s descriptive abilities (Brillat-Savarin, 1949/2009; Hemingway, 1964/2009; Zola, 1873/2009). Desserts, the last cookbook section, takes a dramatic turn to consider the non-alimentary ways of food and feeding; this discussion explores music, yoga, meditation, and narrative medicine as expressions of “nourishment” (Pretorius, 2017; McGonigal, 2008; Lazar et al., 2005; Charon, 2008). Finally, the significance of the study and implications for next steps will be presented.

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)0,002
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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,009
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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