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Record W1601630546 · doi:10.4000/ideas.490

Le mal du pays comme un goût à la bouche. Pratiques alimentaires chez les migrants de Patamban (Michoacán, Mexique) habitant aux États-Unis

2012· article· fr· W1601630546 on OpenAlexaff
Frida Calderon-Bony

Bibliographic record

VenueIdeAs · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Ethnicity, and Economy
Canadian institutionsMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article propose une exploration du rôle que jouent les aliments dans l’élaboration d’un discours identitaire dans un contexte de migration internationale. Dans le cadre de notre recherche doctorale, il s’est avéré que les récits des migrants autour de leur expérience de vie aux États-Unis faisaient souvent appel à la nourriture mexicaine pour manifester leur attachement à leur culture d’origine. Ce sentiment nostalgique à l’égard des aliments du pays d’origine est quelque peu paradoxal étant donné la présence notable d’aliments et de produits d’origine mexicaine dans les magasins et les restaurants des villes nord-américaines. Ce sentiment est d’autant plus paradoxal que ce qui circule le plus entre le village d’origine au Mexique et les différents points de résidence aux États-Unis sont des aliments. En même temps, intérioriser de nouvelles pratiques alimentaires est l’expression d’un signe de modernité par rapport aux habitudes culinaires du milieu rural mexicain d’où sont originaires ces migrants. Nous nous interrogerons dans ce sens sur la manière dont le migrant négocie son altérité à travers son alimentation. Nous verrons que c’est dans un rapport de proximité et/ou d’éloignement avec deux registres culinaires, que les sujets se servent de leur alimentation comme d’un support pour définir leur identité de migrant.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score0.124

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2012
Admission routes1
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